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J-GLOBAL ID：201702228116203578   整理番号：17A1257614

シーン表現と認識のためのGrassmannマッチングカーネル【Powered by NICT】

Grassmann matching kernels for scene representation and recognition

著者 (4件)： Raytchev B. (Department of Information Engineering, Hiroshima University, Hiroshima, Japan) ,  Koujiba M. (Department of Information Engineering, Hiroshima University, Hiroshima, Japan) ,  Tamaki T. (Department of Information Engineering, Hiroshima University, Hiroshima, Japan) ,  Kaneda K. (Department of Information Engineering, Hiroshima University, Hiroshima, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 4422-4428  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： 本論文では,領域部分空間の概念に基づくシーン表現と認識のための新しい方法を提案した。各画像が意味論的に有意な領域に前セグメント化と局所特徴を各このような領域で発生するいろいろなスケールで抽出した。領域部分空間は各領域内の局所特徴集合から計算した低次元線形部分空間である。Grassmannマッチングカーネル(GMK),Grassmannカーネルは,複数の部分空間を同時にマッチできるように拡張を定義した。得られた方法,領域部分空間の集合を通して画像シーンを表し,Grassmannマッチングカーネル,部分空間の領域(SoR)を通して異なるカテゴリーを越えてこれらの物質を一致と15 センデータセットにそれを説明すると呼ぶ。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： セグメンテーション ,  *画像 ,  線形性 ,  意味論
準シソーラス用語： 低次元 ,  局所特徴 ,  部分空間 , 【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 (4件)： シーン ,  表現 ,  マッチング ,  カーネル