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J-GLOBAL ID：201702246760196160   整理番号：17A1868313

学習された深い画像スケッチ特徴による空中シーン画像の検索【JST・京大機械翻訳】

資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 32  号： 4  ページ： 726-737  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,最新の検索システムが利用可能な典型的な質問空中画像がないときに,最新の検索システムが無効になるので,意味的スケッチを用いることによって空中シーン画像を検索する問題を調査した。しかし,複雑な表面構造と空中画像の分解能の大きな変化のために,スケッチによって空中画像を検索することは非常に挑戦的であり,このタスクに関する研究はほとんど行われていない。本論文において,著者らの知る限りでは,スケッチと空中画像の間のギャップを橋渡しするためのフレームワークを提案した。最初に,空中スケッチ画像データベースを収集し,それを含む画像とスケッチを,様々なレベルの詳細に拡張した。次に,新しいデータセットによってマルチスケールの深いモデルを訓練した。各スケールにおけるネットワークの完全接続層を最終的に接続し,クロスドメイン特徴として使用し,ユークリッド距離を用いて空中画像とスケッチの間の交差領域類似性を測定した。いくつかの一般的に使用されている空中画像データセットに関する実験は,従来の方法と比較して,提案した方法の優位性を実証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  モデル ,  *画像 ,  ネットワーク ,  画像データベース ,  分解能 ,  情報検索システム ,  表面構造
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  マルチスケール ,  空中画像 ,  *スケッチ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  スケッチ ,  シーン ,  検索