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J-GLOBAL ID：201702265509738798   整理番号：17A1649842

ランダムフォレスト分類器を用いたデフォーカスぼけ半径分類【Powered by NICT】

Defocus blur radius classification using random forest classifier

著者 (2件)： Gajjar Ruchi (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Nirma University, Ahmedabad, India) ,  Zaveri Tanish (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Nirma University, Ahmedabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IESC  ページ： 219-223  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： 画像ぼけは,画像の劣化と,情報の損失を導く問題である。カメラやセンサと物体の運動,レンズのデフォーカス,大気乱流などに起因するぼけ画像。原画像またはぼけに関する情報が既知ならば,画像を回復することができた。デフォーカスぼけ分解を考察した。デフォーカスぼけ半径の推定は,分類問題として処理した。ランダムフォレスト分類器を用いたぼけ半径を分類する手法を提案した。第三と第四統計モーメント,ぼけ画像のスペクトルに対する計算は,提案した方法の分類のための特徴として使用した。提案した技術は,USC SIPI画像データベースからの画像に適用した。実験結果は,94.37%のデフォーカス半径分類精度を示した。デフォーカス半径分類のためのランダムフォレスト分類器のデフォーカスぼけ画像と利用のための手作り特徴として歪度と尖度の選択はそのような問題で初めて取り組んできた。特徴の選択は,このアプローチの新規性と効率に付け加わっている。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： 大気乱流 ,  画像データベース ,  *画像 ,  レンズ ,  センサ ,  画像ぼけ ,  スペクトル ,  カメラ
準シソーラス用語： 尖度 ,  歪度 ,  分類精度 ,  *デフォーカス ,  *ランダムフォレスト , 【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 (6件)： ランダムフォレスト ,  分類器 ,  デフォーカス ,  ぼけ ,  半径 ,  分類