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J-GLOBAL ID：201702254777478995   整理番号：17A1651952

ブロック予測によるブロック-利用連結要素ラベリングアルゴリズム【Powered by NICT】

Block-Based connected component labeling algorithm with block prediction

著者 (4件)： Jang Yunseok (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Mun Junwon (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Oh Kyoungmook (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Kim Jaeseok (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TSP  ページ： 578-581  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： 本論文では,著者らは,ブロックベースの連結成分ラベル付けアルゴリズム,メモリアクセスを減らすために,以前のブロックから得られた情報を利用することにより,現在のブロックのラベルを予測することを提案した。以前のブロックの画素のいくつかの,電流ブロックのラベル決定に必要なに従って決定木の森林を生成することにより,チェックに対する樹木の深さと画素数を減少させることができる。実験結果は,この方法が種々のサイズと画素密度を持つ画像データセットを用いた最新のラベル付けアルゴリズムよりも高速であることを示した。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： *アルゴリズム ,  *予測 ,  電流 ,  ディシジョンツリー ,  画素 ,  高速度
準シソーラス用語： 画像データ ,  画素数 ,  メモリアクセス ,  連結成分 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  連結要素 ,  ラベリング ,  アルゴリズム