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J-GLOBAL ID：201702260105834167   整理番号：17A1634035

ネットワークビッグデータのために設計された高速画像検索法【Powered by NICT】

A Fast Image Retrieval Method Designed for Network Big Data

著者 (5件)： Yang Jiachen (School of Electrical Automation and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Jiang Bin (School of Electrical Automation and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Li Baihua (Loughborough University, Loughborough, U.K.) ,  Tian Kun (National Key Laboratory of Science and Technology on Aerospace Intelligence Control, Beijing, China) ,  Lv Zhihan (Qingdao University, Qingdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 5  ページ： 2350-2359  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビッグデータ応用の分野では,画像情報が広く用いられている。ビッグデータにおける情報利用の値密度は非常に低く,有用な情報を迅速に抽出する方法は非常に重要である。分析できる形に構造化されていない画像データ源を変換すべきである。本論文において,筆者らはビッグデータのために設計された高速画像検索法を提案した。まず第一に,特徴抽出法が必要である,特徴ベクトルが各画像を得ることができた。,画像特徴ベクトルをコードし,データベース,特徴構造を最適化することができるになっていることが最も重要な段階である。最後に,対応する類似性マッチングを用いて検索結果を決定した。本論文では,画像検索のための三つの主要な寄与である。新しい特徴抽出法,合理的な元素ランキング,適切な距離計量は,アルゴリズムの性能を改善することができる。実験を行い,提案手法は,特徴抽出の有効性能の大きな改善をもたらしたとも良好な探索マッチング結果を得ることができることを示した。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： 特徴抽出 ,  類似性 ,  データベース ,  *画像検索 ,  *高速度 ,  アルゴリズム ,  構造形成 ,  距離計 ,  情報利用 ,  *画像 ,  等級づけ ,  マッチング
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  画像データ ,  *ビッグデータ , 【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 (3件)： ビッグデータ ,  設計 ,  画像検索