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J-GLOBAL ID：201702229031802072   整理番号：17A1270719

マルチスウォームに基づく粒子群最適化の同時多重物体パターンマッチング【Powered by NICT】

Simultaneously Multiple-object Pattern Matching based on Multi-swarms Particle Swarm Optimization

著者 (4件)： Qiuze Yu (Institute for Research in Shenzhen, School of Electronic and information, Wuhan University, China) ,  Shunxin Min (Institute for Research in Shenzhen, School of Electronic and information, Wuhan University, China) ,  Bo Pang (Institute for Research in Shenzhen, School of Electronic and information, Wuhan University, China) ,  Yan Zhang (School of Electronic and information, Shanghai Jiaotong University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 122-127  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： 2Dアフィン変換(六パラメータまたは自由度)下でマッチング複数物体が鍵である同時に,コンピュータビジョン中の解明できない問題である。マルチスウォーム粒子群最適化(MPSO)に基づく正規化相互相関(NCC)係数測度を最大化することにより最適化された効率的なパターンマッチング手法を提案した。PSO(粒子群最適化)は,パターン認識やコンピュータビジョンにおいて広く使用されている確率的最適化アルゴリズムの一種である。PSO(粒子群最適化)の修正バージョンとして,マルチスウォームPSO(粒子群最適化)は,2Dアフィン変換の下での複数オブジェクトに対応する大域的最適に近似する多重局所最適を見出すように設計されている。画像を用いた実験結果は,膨大な計算量を含むマルチオブジェクトパターンマッチングにおける良好な性能を示した。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： 画像 ,  コンピュータビジョン ,  パターン認識 ,  アフィン変換 ,  計算量 ,  測度 ,  アルゴリズム ,  自由度 ,  *多重化 ,  *マッチング ,  *最適化 ,  *パターンマッチング
準シソーラス用語： 確率的最適化 ,  正規化相互相関 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  スウォーム ,  粒子群最適化 ,  多重 ,  物体 ,  パターンマッチング