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J-GLOBAL ID：201702236625245882   整理番号：17A0448199

複数の視覚キューを用いた未知物体のカテゴリー化【Powered by NICT】

Unseen object categorization using multiple visual cues

著者 (2件)： Ramesh B. (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore 117576) ,  Xiang C. (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore 117576)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 230  ページ： 88-99  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： 本論文では,異なる視覚的手がかりを抽出し,様々な観点下で以前に未知であったオブジェクトを分類の問題に取り組むためのオブジェクトカテゴリー化フレームワークを提案した。具体的には,三つの視覚キュー:構造,集合組織および形状手がかりへの入力画像を分解した。,局所的特徴は,スケールおよび回転不変性を達成するために対数-極変換を用いて抽出した。異なる視覚的手がかりから得られた局所記述子はいくつかの重要な寄与と,語の袋表現を用いた溶融(1)変分計算に基づくキーポイント検出スキームは試料採取場所を選択のために提案する。(2)離散エントロピーに基づくコードブック最適化計画は,最適符号語を選択し,同じ時間での全体的な性能を向上させるために提案した。を様々な観点下で以前に未知であったオブジェクトを分類の問題に取り組む特異的に休暇一つのオブジェクトをプロトコルを用いたETH-80データセット上で提案した物体分類フレームワークを試験した。この一般的なデータセットについて,提案したオブジェクトカテゴリー化システムは,最新技術手法と比較して分類性能において非常に高い改善を得た。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： 符号表 ,  集合組織 ,  プロトコル ,  *視覚 ,  最適化 ,  画像 ,  変分法 ,  *待ち行列 ,  回転不変性 ,  エントロピー ,  休暇 ,  対数
準シソーラス用語： 符号語 ,  オブジェクトカテゴリー化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 対数-極変換 ,  オブジェクト分類 ,  構造テクスチャ分解 ,  形状抽出 ,  バッグの語モデル ,  ETH1980データセット

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  キュー ,  物体 ,  カテゴリー化