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J-GLOBAL ID：201702264704896365   整理番号：17A1034206

コンテキストアウェアな自己回帰モデルと多面制約による一般スケール補間【Powered by NICT】

General scale interpolation via context-aware autoregressive model and multiplanar constraint

著者 (5件)： Deng Shihong (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China, 100871) ,  Liu Jiaying (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China, 100871) ,  Li Mading (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China, 100871) ,  Yang Wenhan (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China, 100871) ,  Guo Zongming (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China, 100871)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 1442-1446  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,一般的な規模拡大に適した新しい画像内挿アルゴリズムを提案した。画素値を予測するために予め定められた参照配置を採用した以前のAR補間アルゴリズムとは異なり,ARモデルを構築する際の文脈情報を考察した。最適基準は非局所ベース相関係数と局所エッジ方向の指標を導入することにより選択した。類似パッチ間の多平面制約は推定窓内の相関を強化するために適用し,ARモデルにおけるデータ忠実度項への補足の一種として役立つ。実験結果は,この方法がいくつかの拡大スケールに有効であり,成功裏に接近した端面をアーチファクトを軽減し,その鋭さを維持することを示した。比較実験は,提案した方法が客観的および主観的結果の両方の点で望ましい性能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： 比較試験 ,  画像 ,  相関係数 ,  アルゴリズム ,  *自己回帰モデル ,  アーチファクト ,  *内挿法
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  画素値 ,  *コンテキストアウェアネス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己回帰モデル ,  制約 ,  スケール ,  補間