抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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コンピュータビジョンとディジタル技術の急速な発展に伴い,画像データの莫大な量を生産する,画像検索の迅速,容易であり,高い効果的なアルゴリズムを実現する方法研究の課題となっている,この論文の主目的は,色特徴に基づく効果的な改良されたアルゴリズムを実行することである。色特徴に基づくアルゴリズムの二つの主要タイプ:大域アルゴリズムと局所色アルゴリズムは,RGB,HSV色空間などを含む。この改良されたアルゴリズムは,完全に大域的および局所的色情報を考慮し,ファジィ色ヒストグラムとブロック色ヒストグラムを融合,色特徴次元を減少させた。本論文では,均一なHSVヒストグラム,非均一量子化HSVヒストグラム,ファジィHSVヒストグラム,ブロック色モーメント,画像データベースCOREL1000における改善された色特徴を比較した。第一N項の精度に基づく実験結果の解析によると,改良されたアルゴリズムが最良の検索精度と低い特徴次元を有する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】