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J-GLOBAL ID：201702252038989815   整理番号：17A1570147

非サブサンプル・カンターレット領域における統計的モデリングを用いたパッチによる顕著な領域検出【Powered by NICT】

Patch-based salient region detection using statistical modeling in the non-subsampled contourlet domain

著者 (3件)： Abkenar M. Rezaie (Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada H3G 1M8) ,  Sadreazami H. (Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada H3G 1M8) ,  Ahmad M. Omair (Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada H3G 1M8)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCAS  ページ： 1-4  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： 顕著領域はヒト視覚系による最大の注意を捕捉する画像の一部である。本論文では,非サブサンプル・カンターレット領域における新しい顕著領域検出手法を提案する。画像中の反復パターンを完全に利用するために,画像は最初の重なりのないパッチに分解した。非サブサンプル・カンターレット変換は,画像の効率的な多重解像度,多方向,局所とシフト不変分解を提供することが知られている。このことを考慮して,画像パッチの非サブサンプル・カンターレット係数の統計的性質を用いて,一連の特徴記述子を抽出して各カラーチャネルのための特徴マップを構築した。エントロピーに基づく基準をチャネル特徴マップを組み合わせた顕著性マップに提案した。シミュレーションは,提案した方法の性能を評価し,他の既存の方法のそれとを比較するために自然画像のデータセット上で実施した。結果は,他の既存の方法と比較して,提案した顕著領域検出法は高精度,再現率,およびF計量と低い平均絶対誤差値を提供することを示した。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 ,  検出法 ,  チャネル ,  不変性 ,  エントロピー
準シソーラス用語： 再現率 ,  高精度 ,  自然画像 ,  顕著性マップ ,  特徴マップ ,  特徴記述子 ,  統計的性質 ,  多重解像度 ,  カンターレット変換 ,  ヒト視覚系 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： サブ ,  サンプル ,  統計的モデリング ,  パッチ