文献

J-GLOBAL ID：201702277152408361   整理番号：17A1755375

意味指向性特徴クラスタリングによる画像検索アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation on Image Retrieval Algorithm with SemanticDirected Feature Clustering

著者 (2件)： Wen Zhengying (河南工程学院 計算机学院,河南 鄭州,451191) ,  Li Yundi (河南工程学院 計算机学院,河南 鄭州,451191)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 4  ページ： 83-88  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模マルチメディアデータベースにおいて,画像検索のための正確な索引とマルチメディアデータベースの正確なアクセスを実現することが必要である。従来の方法では,関連情報を用いた人工アノテーション法により画像検索を行い,データベースにおける画像情報の増加に伴い,検索効率が低くなる。大規模マルチメディアデータベースにおける画像検索の効率性と精度を改善するために,意味指向性特徴クラスタリングに基づく画像検索アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは画像ベクトル量子化符号化により画像圧縮を実現し、画像中のテキスト情報点に対して周波数領域特徴点分類を行い、重複テキストを出現する画像フレーム列にベクトル量子化分解を行い、勾配差異情報特徴を抽出し、意味指向性特徴クラスタリングを実現する。ウィンドウにおける勾配の最大値を適応的に重み付けし,量子化符号化画像の意味特徴情報を抽出し,ファジィC平均クラスタリングアルゴリズムを用いて抽出した意味特徴を分類し,これにより大型マルチメディアデータベースにおける画像の正確な検索とスケジューリングを実現した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが画像検索の精度が高く,画像のフレーム差がゼロであり,出力画像のピーク信号対雑音比が従来の方法より優れていることを示し,良好な画像検索能力を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル量子化 ,  *指向性 ,  画像圧縮 ,  *画像 ,  スケジューリング ,  検索効率 ,  *アルゴリズム ,  符号化 ,  シミュレーション ,  *画像検索 ,  データベース ,  *クラスタ化 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： マルチメディアデータベース ,  *検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： semantic ,  clustering ,  image retrieval ,  vector quantization

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)： 意味 ,  指向性 ,  クラスタリング ,  画像検索 ,  アルゴリズム ,  研究