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J-GLOBAL ID：201702278654957031   整理番号：17A1263503

セメント系の画像セグメンテーションにおけるPSO(粒子群最適化)のアルゴリズムに関する研究【Powered by NICT】

Research on Algorithm of PSO in Image Segmentation of Cement-Based

著者 (3件)： Liu Wei ,  Deng Xiaojie ,  Shi Heng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCBD  ページ： 380-384  発行年： 2016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： 大津セグメンテーション法を選択する。カオスパーティクルスワーム最適化の優位性を検証するために,セグメンテーション前,使用テスト機能をカオス粒子スウォーム(PSO)アルゴリズム精度と効率を検出した。大津法は四種類の最適化アルゴリズムの最適化と比較した。最良の画像セグメンテーションを選択するためには,将来の研究のためのスケーラブル処理プラットフォームを提供する。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： *アルゴリズム ,  *セメント ,  *セグメンテーション ,  *最適化 ,  カオス ,  *粒子群最適化 ,  *画像セグメンテーション ,  *改変
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  粒子スウォーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： セメント ,  画像セグメンテーション ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  研究