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J-GLOBAL ID：201602214090744973   整理番号：15A1297197

Gaussスケール空間粗さ記述子に基づく花粉画像分類と認識【Powered by NICT】

Pollen image classification and recognition based on Gaussian scale-space roughness descriptor

著者 (3件)： Xie Yonghua (School of Computer and Software, Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Jiangsu, Nanjing) ,  Xu Zhaofei (School of Computer and Software, Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Jiangsu, Nanjing) ,  Fan Wenxiao (Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Jiangsu, Nanjing)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 35  号： 7  ページ： 2039-2042  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 既存粗さ記述子は平均濃淡値,画像情報の損失を起こしやすいに依存するという問題によると,Gaussスケール空間に基づく新しい粗さ記述子は花粉画像分類と認識のための提示した。この方法を用いて,Gaussピラミッドアルゴリズムを用いて画像を分割スケール空間のいくつかの異なるレベルにし,粗さテクスチャ特徴は異なるレベルのスケール空間から抽出した。粗さ周波数の統計的分布はスケール空間粗さヒストグラム記述子(SSRHD)を構築するために計算した。最後に,ユークリッド距離を用いて,画像間の類似性を測定することであった。共焦点およびPollenmonitor画像データベースのシミュレーション結果は,離散隠れMarkovモデル記述子(DHMMD)と比較して,SSRHDによる正しい認識率(CRR)はPollenmonitorの共焦点と1.2%で2.32%増加し,誤った認識率(FRR)は共焦点に0.1%減少することを示した。実験結果はSSRHD特徴は,花粉画像テクスチャを効果的に記述でき,また花粉回転と姿勢変化に対するロバスト性が優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像データベース ,  *統制索引語 ,  *画像 ,  *花粉 ,  ロバスト性 ,  *表面粗さ ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： テクスチャ ,  認識率 ,  Euclid距離 ,  統計分布 ,  テクスチャ特徴 ,  画像情報 ,  *画像分類 ,  *スケール空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： スケール空間 ,  粗さ ,  記述子 ,  花粉 ,  画像分類