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J-GLOBAL ID：201702271949103571   整理番号：17A1395529

高次元三角形マッチングを用いた画像検索【Powered by NICT】

Image retrieval with high-dimension triangle matching

著者 (4件)： Zhao Minda (University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, China) ,  Ling Qiang (University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, China) ,  Li Feng (University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, China) ,  Zheng Quan (University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 10801-10806  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： 最近多くの画像検索アルゴリズムは,SIFT特徴とワードバッグ画像表現に基づいて提案した。情報の類似性測定段階量において,約特徴は放棄される。このように,この点のために,筆者らは,有意な標準類似性推定の多くを失う。本論文では,欠点を克服するための新しいアルゴリズムを提案した。特徴のより多くの情報を考慮することにより,誤ってマッチした特徴の大部分を除去し,不正確なオブジェクトや画像を除去できた。は筆者らのアプローチがスケールと回転の不変性を持つことを示す。はいくつかの一般的なデータセットを用いて提案アプローチを評価し,著者らの結果は,いくつかの最先端のアルゴリズムよりも著明な改善を示した。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： *画像検索 ,  不変性 ,  *画像 ,  *高次元 ,  類似性 ,  *マッチング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 ,  類似性測定 ,  画像表現 ,  検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元 ,  三角形 ,  マッチング ,  画像検索