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J-GLOBAL ID：201702228953776974   整理番号：17A1264600

意味情報と確率ラフ集合解析法に基づく新しい画像検索モデル【Powered by NICT】

A novel image retrieval model based on semantic information and probability rough set analysis method

著者 (3件)： Zhu Yilin (De Anza College, Cupertino, USA) ,  Jing Naihuan (Jinan Foreign Language School, Jinan, China) ,  Chen Wenquan (University of Wisconsin-Madison, Madison, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACIRS  ページ： 23-27  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： 画像検索は,コンピュータビジョンやパターン認識における最も活発な研究分野の一つである。本論文は,不確実な系を研究するための意味情報と確率ラフ集合解析法に基づく画像検索法を検討した。ラフ集合理論は機能の目的型を定義し,解析のための余分なパラメータやモデルを必要とせず,それ故,画像検索応用で非常に有利である。本論文では,医用画像データベースからの画像検索のための粗いニューロンを含む記述した新しいアルゴリズム。主成分分析は,特徴集合の特徴抽出と次元縮小のための効果的に適用した。特徴集合は,ラフ集合理論を用いたディシジョンテーブルとして離散化し,2層ANNに供給した。5000試料は,質問応用に組み込まれ始めており,約95%の精度が観察された。計算時間も特徴集合のサイズの二重還元により減少した。実験結果は,通常のSVM法とファジィ駆動画像検索システムと比較し,優位性を示した。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： 次元縮小 ,  アルゴリズム ,  ディシジョンテーブル ,  医用画像 ,  曖昧さ ,  パターン認識 ,  データベース ,  *ラフ集合 ,  *画像 ,  特徴抽出 ,  不確実性 ,  *画像検索
準シソーラス用語： 離散化 ,  ラフ集合論 ,  *意味情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 意味情報 ,  確率 ,  ラフ集合 ,  解析法 ,  画像検索 ,  モデル