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J-GLOBAL ID：201202231192845717   整理番号：12A1726794

ブロックマッチング動き推定のための生物地理学ベース最適化探索アルゴリズム

Biogeography-based optimisation search algorithm for block matching motion estimation

著者 (3件)： ZHANG P. (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  WEI P. (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  YU H.-Y. (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN)
資料名： IET Image Processing  (IET Image Processing)
巻： 6  号： 7  ページ： 1014-1023  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： W1921A  ISSN： 1751-9659  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Simonらの提案した新しい群知能最適化である生物地理学ベース最適化(BBO)に基づくビデオのブロック動き推定のための新しい探索アルゴリズムを提案した。この動き推定法では,BBOの生物移動メカニズムと突然変異演算を通して大域最小を見出す。このアルゴリズムで,激しい動きに対する高い探索精度を実現し,極小値問題を克服した。その計算量をさらに低減するために,局所探索能力を改善したカオス探索アルゴリズムと,Zhuらの提案したダイヤモンド探索とカオス探索を組み合わせたマルチモードアルゴリズムを提案した。実験結果により,カオス探索を用いた方法が,特に激しい動きに対して,高い予測品質と低いビデオ品質変動を持つことを示した。ダイヤモンド探索は,PSNRをわずかに損なうだけで,カオス探索の計算量を大幅に低減できた。

シソーラス用語： *画像符号化 ,  *動き推定 ,  パターンマッチング ,  地理学 ,  *アルゴリズム ,  人工知能 ,  生物移動 ,  突然変異 ,  計算量 ,  極値探索法
準シソーラス用語： カオス挙動 ,  *ビデオ符号化 ,  ブロックマッチング ,  群知能 ,  *最適化アルゴリズム ,  生物地理学

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ブロックマッチング ,  動き推定 ,  生物地理学ベース最適化 ,  探索アルゴリズム