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J-GLOBAL ID：201702273822331642   整理番号：17A1255284

l_0最小化に基づく画像配列再構成のための再帰的インテリジェントマッチング追跡法【Powered by NICT】

Recursive intelligent matching pursuit method for image sequences reconstruction based on l₀ minimization

著者 (6件)： Li Dan (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, No.92 West Da-Zhi Street, Harbin, China, 150001) ,  Liu Chaoran (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, No.92 West Da-Zhi Street, Harbin, China, 150001) ,  Liu Xuan (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, No.92 West Da-Zhi Street, Harbin, China, 150001) ,  Wu Zhaojun (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, No.92 West Da-Zhi Street, Harbin, China, 150001) ,  Wang Qiang (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, No.92 West Da-Zhi Street, Harbin, China, 150001) ,  Shen Yi (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, No.92 West Da-Zhi Street, Harbin, China, 150001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I2MTC  ページ： 1-6  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： l_0最小化による画像配列再構成,高い計算複雑性のNP困難な問題を検討した。を解決するために,本論文では,新しい再帰的インテリジェントマッチング追跡(RIMP)アルゴリズムを提案した。RIMPのアイデアは,スパース性を低減するための再帰的再構成を利用し,l_0最小化を本質的に解決する知的最適化アルゴリズムの優位性を適用することにあり,これは再構成精度向上に有益であった。計算の複雑さを低減するために,欲張りアルゴリズムのいくつかのマッチング戦略は再構成速度を加速するための知的探索戦略を設計するために使用した。,知的探索の高い再構成精度に基づいて,RIMPは画像列のための再帰的再構成における再構成蓄積を著しく改善することができる。いくつかの画像列上での数値シミュレーションはRIMPの理論的再構成性能が達成できることを実証するために使用した。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 ,  *マッチング ,  計算量 ,  シミュレーション ,  *再構成 ,  NP困難 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  画像列 ,  探索戦略 ,  欲張りアルゴリズム ,  高精度化 ,  最適アルゴリズム ,  スパース性 ,  *マッチング追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最小化 ,  再構成 ,  マッチング追跡