文献

J-GLOBAL ID：201502204610396628   整理番号：15A1147676

大規模高視覚マルチメディアネットワークのための不良データ検出法【Powered by NICT】

Bad Data Detection Method for Large High Visual Multimedia Network

著者 (1件)： Zhang Jie (School of Computer Engineering, Jiangsu Univ. of Technol., Changzhou)
資料名： Weidianzixue yu Jisuanji  (Weidianzixue yu Jisuanji)
巻： 32  号： 5  ページ： 143-146  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2387A  ISSN： 1000-7180  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大視覚マルチメディアネットワーク脅威干渉雑音,悪いデータとマルチメディアネットワークの安定動作では,視覚におけるマルチメディアオーディオとビデオ信号誤差と聴覚の意味で,性能は良くない。エッジ検出機能に基づいて提案し,Cannyを用いて線形重合せ詳細捕獲効率的検出法の大きな視覚マルチメディアネットワークの不良データ,マルチメディアネットワークデータ交換雑音エッジ不変モーメントしきい値画像セグメンテーションを得る,不良データ検出のための経験的モード設定を用いた,最近傍マッチング法を用いた特徴ベクトルは,整合の可能性に関するオーディオとビデオデータを同定し,最小カット基準,改善された検出アルゴリズムの実現を得るために数学的モルフォロジーに基づく標準分割法を用いて,シミュレーション結果は,このアルゴリズムは不良データ検出性能,強い抗干渉性能とロバスト性を効果的に改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： オーディオ機器 ,  雑音 ,  *視覚 ,  不変性 ,  画像信号 ,  重合せ ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  *検出法
準シソーラス用語： 数学的モルフォロジー ,  検出アルゴリズム ,  映像データ ,  特徴ベクトル ,  画像セグメンテーション ,  *マルチメディアネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  視覚 ,  マルチメディアネットワーク ,  検出法