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J-GLOBAL ID：201702227957200623   整理番号：17A1655177

多視覚辞書に基づく重み付き画像検索手法【JST・京大機械翻訳】

Image Retrieval Based on Saliency Weighted for Multiple Visual Dictionaries

著者 (3件)： Kong Chao (山東師范大学信息科学与工程学院,済南,250014;国网技術学院,済南,250002;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,済南,250014) ,  Zhang Huaxiang (山東師范大学信息科学与工程学院,済南,250014;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,済南,250014) ,  Sheng Haidi (山東師范大学信息科学与工程学院,済南,250014;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,済南,250014)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 2  ページ： 399-407  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 視覚辞書の画像表示と検索における応用の要求に対して、本論文では、多視覚辞書と顕著性加重を結合した画像検索方法を提案し、画像の多特徴の顕著性スパース表現を実現した。まず第一に,画像を小ブロックに分割し,画像ブロックのマルチ特徴を抽出し,次に,入力ベクトルとして非負スパース符号化を用いて,画像ブロックの多様な特徴に対応する視覚辞書を学習し,画像ブロックのスパースベクトルを空間的情報に導入し,顕著な重みづけ処理を行った。全画像のスパース表現を形成し,最後に,提案したSDD距離計算法を用いて画像検索を行った。CorelとCaltechの一般的な画像セットに関するシミュレーション実験は,提案方法が画像検索の精度を効果的に改善することができることを示している,そして,単一視覚辞書と比較して,提案した方法は有効であることを示していて,実験結果は,提案した方法が効果的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像検索 ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  *視覚 ,  重みづけ ,  *画像
準シソーラス用語： 距離計算 ,  スパースコーディング ,  スパース表現 ,  加重 ,  画像表示 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multiple visual dictionaries ,  non-negative sparse coding ,  saliency weighted ,  similarity measure

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 (4件)： 視覚 ,  辞書 ,  画像検索 ,  手法