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J-GLOBAL ID：201702217813638489   整理番号：17A1346455

顕著性検出のための拡張された局所性制約線形自己符号化【Powered by NICT】

Extended Locality-Constrained Linear Self-Coding for Saliency Detection

著者 (5件)： Yang Chunlei (Department of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China) ,  Pu Jiexin (Department of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China) ,  Xie Guo-Sen (Department of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China) ,  Dong Yongsheng (Department of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China) ,  Liu Zhonghua (Department of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, China)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 10  ページ： 1458-1462  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 複雑なシーンでは,前景顕著性は完全に検出することができない,それはさらに他のコンピュータビジョンタスクのための物体の曖昧な手がかりをもたらす可能性がある。本稿では,拡張された局所性制約付き線形自己符号化(eLLsC)方式は,複雑なシーンの下で顕著性検出問題を解決するために支援するために提案した。空間関係と特徴距離の両方の局在性はeLLsCに保存され,その結果,より完全な前景とより明確な境界を持つ顕著性マップの生成を促す多様体ランキングに関与する形質転換したコードである。三顕著性検出ベンチマーク上での実験結果により,提案したハイブリッド法の有効性を示した。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： *符号化 ,  ベンチマーク ,  *局所性 ,  曖昧さ ,  多様体 ,  *線形性 ,  等級づけ
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  顕著性マップ ,  局在化 ,  前景 , 【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 (6件)： 拡張 ,  局所性 ,  制約 ,  線形 ,  自己 ,  符号化