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J-GLOBAL ID：201602235399310091   整理番号：16A1386715

視覚的注意に基づいた遠隔観とクローズアップ見解分類【Powered by NICT】

Visual attention inspired distant view and close-up view classification

著者 (4件)： Tong Song (IST, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Loh Yuen Peng (Centre of Image and Signal Processing, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Liang Xuefeng (IST, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Kumada Takatsune (IST, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 2787-2791  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遠景とクローズアップビュー画像はユーザ行動解析と景観評価のための利用できる写真家の注意を示した。画像は任意の文脈を構成する可能性があるので,遠景とクローズアップ見解分類は非自明になる。本研究では,二キューは,人間の視覚注意,すなわち焦点キューとスケール手がかりを表すことを見出した。離散ウェーブレット変換を用いた周波数領域における焦点手がかりをモデル化し,焦点特徴として信号分布を採用した。スケール手がかりに対して,空間サイズとエッジボックスと畳込みニューラルネットワークを用いた画像における概念サイズを定義することによってそれをモデル化した。これら二つのモデルを統合することにより,ロバストな方式は,この重要な課題を提案した。,2137の自然画像を持つ,新たに検索されたデータセット上での実験を行い,分類精度は97.3%を達成することを示す。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  周波数領域 ,  ロバスト性 ,  モデリング ,  画像 ,  *待ち行列
準シソーラス用語： 分類精度 ,  自然画像 ,  離散ウェーブレット変換 ,  写真家 ,  景観評価 ,  ユーザ行動 ,  *視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚的注意 ,  クローズアップ ,  見解 ,  分類