文献

J-GLOBAL ID：201702228718752612   整理番号：17A0448152

マルチラベル学習に基づく自動画像アノテーションにおける連結領域の回転不変均一LBPヒストグラム分布と統計学の利用【Powered by NICT】

Utilization of rotation-invariant uniform LBP histogram distribution and statistics of connected regions in automatic image annotation based on multi-label learning

著者 (10件)： Xia Sen (School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Xia Sen (The Advanced Research Institute of Intelligent Sensing Network, Tongji University, Shanghai, China) ,  Xia Sen (The Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Tongji University, Shanghai, China) ,  Xia Sen (Faculty of Computer Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Chen Peng (Institute of Health Sciences, Anhui University, Hefei, Anhui, China) ,  Zhang Jun (College of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, Anhui, China) ,  Li Xiaoping (Faculty of Computer Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Wang Bing (School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Wang Bing (The Advanced Research Institute of Intelligent Sensing Network, Tongji University, Shanghai, China) ,  Wang Bing (The Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 228  ページ： 11-18  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多特徴融合とマルチラベル学習アルゴリズムに基づく自動画像アノテーションのための方法を提案した。特徴融合の過程では,画像の中の結合領域の回転不変均一な局所二値パターンヒストグラム分布と計数を抽出し,完全に利用した。伝統的なn次色モーメントとテクスチャ情報に加えて,回転不変均一LBPヒストグラム分布,連結領域数,重み付きヒストグラムの積分は平均精度を改善するために支援する画像特徴に付加した。マルチラベル学習k-最近傍アルゴリズムとCorel5k画像データセットに基づいて,異なる次元特徴組合せ間の比較は,提案した方法が基本色モーメントと集合組織分布のみで従来のものより優れていることを示すようになった。平均精度は実験結果における自動画像アノテーションにおける0.2898から0.3954まで改善されることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ヒストグラム ,  *画像 ,  *学習 ,  画像特性 ,  *統計学 ,  結合部位 ,  アルゴリズム ,  モーメント ,  *不変性 ,  集合組織 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： テクスチャ ,  特徴融合 ,  *自動画像アノテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： LBP ,  連結領域 ,  ヒストグラム分布 ,  マルチラベル学習 ,  自動画像アノテーション

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： マルチ ,  ラベル ,  学習 ,  自動画像アノテーション ,  不変 ,  LBP ,  ヒストグラム ,  分布 ,  統計学