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J-GLOBAL ID：201702248702658778   整理番号：17A1987472

点付き点Laplace拡散モデルに基づく顕著なターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Salient Object Detection Based on Laplace Diffusion Models with Sink Points

著者 (3件)： Wang Baoyan (東北大学信息科学与工程学院 沈陽 110819) ,  Zhang Tie (東北大学理学院 沈陽 110819) ,  Wang Xingang (東北大学秦皇島分校控制工程学院 秦皇島 066004)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 8  ページ： 1934-1941  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,Laplace類似性測定に基づく構造的方法を用いて,2つの段階における顕著なターゲット検出の異なる型(まばらまたは稠密)に対して,対応する顕著な拡散モデルを提案し,それにより,拡散に基づく二相補間の顕著なターゲット検出を実現した。特に、第2段階拡散モデルにおける合流点の融合は、より顕著に顕著性図の背景を抑制し、同時に制御因子αの値に対してよりロバストである。実験結果により、顕著な種子が確定された場合、異なる拡散モデルが顕著な拡散程度の差異をもたらすことが明らかになった。2つの相補的拡散モデルは,他の拡散モデルより効果的で,よりロバストであることが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示された。同時に、複数の評価指標の分析から、このアルゴリズムが現在流行している5種類の顕著な目標検出アルゴリズムと比べ、大きな優位性を持つことが分かった。これは,画像検索や分類のためのLaplace類似尺度の構築法が,顕著なターゲット検出に適していることを示している。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  制御系要素 ,  画像検索 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  評価指標 ,  類似性測定 ,  *ターゲット検出 ,  *拡散モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Object detection ,  Saliency ,  Sink points ,  Laplace matrix ,  Diffusion model 1 引言

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 点 ,  拡散モデル ,  ターゲット検出