文献

J-GLOBAL ID：201702214759086137   整理番号：17A1395554

エッジベース近傍選択戦略とPSO(粒子群最適化)を用いたFGFCMを用いた改良型画像セグメンテーションアプローチ【Powered by NICT】

An improved image segmentation approach using FGFCM with an edges-based neighbor selection strategy and PSO

著者 (3件)： Hu Yue-ming (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China) ,  Yu Meng-qi (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China) ,  Du Juan (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 10951-10955  発行年： 2017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： 高速一般化ファジィC-平均(FGFCM)は一般的な画像セグメンテーションアルゴリズムの一つである。しかし,単一FGFCMアルゴリズムが局所最適条件で止まるように容易で初期クラスタ中心の選択は,セグメンテーション結果に重大な影響を及ぼす。さらに,従来FGFCMは隣接とエッジの選択の間の関係を無視しているいくつかの画像詳細を考慮しない。これらの問題を解決するために,本論文では,エッジベース近隣選択戦略とPSOを用いたFGFCMを用いた改良型画像セグメンテーションアプローチを提案した。PSOはFGFCMのために科学的に初期クラスタ中心を探索するのに使用され,局所最適を避けるのに役立つ。初めて提案した付加的エッジベース近隣選択戦略,画像詳細の保存に寄与することを目的とした。人工的画像および実世界画像で行った実験は,提案したアルゴリズムがより効果的であり,より多くの画像詳細を保存できる証明した。Copyright 2017 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： 最適条件 ,  高速度 ,  クラスタ ,  曖昧さ ,  *セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  *画像
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  配電(事業者側)  (NB05040R) ,  発電一般  (NB03010W) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： エッジ ,  近傍 ,  選択戦略 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  画像セグメンテーション