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J-GLOBAL ID：201702269145117895   整理番号：17A1650571

自然画像の色チャネルにおけるマスキングデータ,解析と予測【Powered by NICT】

Masking in chrominance channels of natural images - Data, analysis, and prediction

著者 (2件)： Kitanovski Vlado (Colourlab, Department of Computer Science, Norwegian University of Science and Technology, Gj./.vik, Norway) ,  Pedersen Marius (Colourlab, Department of Computer Science, Norwegian University of Science and Technology, Gj./.vik, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPA  ページ： 131-136  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,自然画像の色チャンネル中にあることを視覚マスキングを検討した。自然画像のCrとCbチャネルで顕著対数Gabor歪の局所しきい値を得るために設計された心理物理学的実験からの結果を提示する。データを解析し,いくつかの低レベル画像特徴と採取したしきい値の間の相関を調べた。予想されたように,分散,エントロピー,あるいはエッジ密度のような特徴はしきい値を持つ相対的に高い相関があった。我々は複数の大域的画像特徴からしきい値予測のための線形及び非線形回帰(ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを用いた)の性能を評価した;もしきい値予測のための修正Watsonソロモンの計算モデル(対数Gabor特徴に基づく)に適合した。評価ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンであるしきい値予測に最も適していることを示した。計算モデル性能は合理的に良好で,その改善の更なる点をもっている。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： 画像特性 ,  クロム ,  計算モデル ,  視覚 ,  エントロピー ,  サポートベクトルマシン ,  *予測 ,  *マスキング ,  *チャネル ,  線形性 ,  対数 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  精神物理学 ,  *自然画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自然画像 ,  色 ,  チャネル ,  マスキング ,  解析 ,  予測