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J-GLOBAL ID：201702220811929299   整理番号：17A0967161

適応特徴融合による領域間共通画像局在【Powered by NICT】

Cross-domain image localization by adaptive feature fusion

著者 (4件)： Bhowmik Neelanjan (Univ. Paris-Est, LASTIG MATIS, IGN, ENSG, F-94160 Saint-Mande, France) ,  Li Weng (Univ. Paris-Est, LASTIG MATIS, IGN, ENSG, F-94160 Saint-Mande, France) ,  Gouet-Brunet Valerie (Univ. Paris-Est, LASTIG MATIS, IGN, ENSG, F-94160 Saint-Mande, France) ,  Soheilian Bahman (Univ. Paris-Est, LASTIG MATIS, IGN, ENSG, F-94160 Saint-Mande, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JURSE  ページ： 1-4  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： クロスドメイン音像定位,すなわち,様々な条件の下で得られたビジュアルコンテンツからランドマークの姿勢を推定する能力の問題を取り上げて論じ,古写真,絵画,特に季節で撮影した写真など。姿勢は,質問画像と一致する視覚的に地球局所参照画像から推定した2Dアプローチを調べた。本研究では,類似画像の検索,異なる領域間画像のための挑戦的な課題であるに焦点を当てた。は複数の画像記述を組み合わせた適応的にコンテンツベース画像検索(CBIR)フレームワークを提案した。回帰モデルはそれらの空間的相補性に従って最良の特徴組合せを選択し,全データセットに対してだけでなく,個々の与えられた画像のための適応大域的である。フレームワークは,異なるデータセットで評価し,実験は,古典的な検索アプローチの利点を証明した。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： 視覚 ,  回帰モデル ,  *画像 ,  地球局 ,  相補性 ,  音像定位
準シソーラス用語： コンテンツベース画像検索 ,  参照画像 ,  ランドマーク ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 適応 ,  特徴融合