文献

J-GLOBAL ID：201702215897153712   整理番号：17A1775445

5次元CNNに基づくレリーフ効果画像に関する研究【Powered by NICT】

Research on Relief Effect of Image Based on the 5 Dimension CNN

著者 (2件)： Le-Le Wang ,  Guo-Dong Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGEA  ページ： 416-418  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： レリーフ法はレリーフの分野でユニークな位置を有している,伝統的な方法はLaplace処理法と3次セルラ神経回路網アルゴリズムは,5次CNN緩和効果の手法を本論文では設計されており,安定性を証明し,シミュレーション結果は,従来の方法と比較した。実験結果は,視覚効果と比較した。実験結果は,5次元のCNNテンプレートアルゴリズムが従来の方法よりも優れていることを示した。一方,リモートセンシング画像に適用した場合,大きな努力が得られる。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： 視覚効果 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  セルラニューラルネットワーク ,  シミュレーション
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  緩和効果 ,  *レリーフ ,  *5次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 5次元 ,  CNN ,  レリーフ ,  研究