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J-GLOBAL ID：201702280917269130   整理番号：17A1773180

BIND:テキスチャーなし物体認識のための二値統合ネット記述子【Powered by NICT】

BIND: Binary Integrated Net Descriptors for Texture-Less Object Recognition

著者 (3件)： Chan Jacob ,  Lee Jimmy Addison ,  Kemao Qian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 3020-3028  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： BIND(Binary統合ネット記述子),高精度エッジベース記述のための多層二元代表的ネットをコードするテクスチャーのない対象物検出器を提案した。著者らの提案した概念は,効率的な2進文字列に地域情報を符号化するための高度に細分化された閉塞への物体サイズパッチ(ネット)の層は耐性ラインセグメントの中点(linelets)整列。これらの軽量ネットは,それらの高空間分解能による識別オブジェクト記述を促進し,物体エッジと内部テクスチャーのない情報の高精度符号化を可能にした。BINDはそのユニークな2値論理手術した符号化とマッチング法による回転,スケールとエッジ極性のような種々の不変特性を達成し,オクルージョンやクラッタにおける非常に良く実行した。効率的な計算性能を与えるとは別に,BINDも境界,BOLDとLINE2Dなど,最近の最新のテクスチャーのない対象物検出器を超える顕著な認識率を達成した。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： 文字列 ,  マッチング ,  不変性 ,  極性 ,  符号化 ,  オクルージョン ,  アラインメント ,  *物体認識 ,  検出器 ,  クラッタ
準シソーラス用語： 認識率 ,  高空間分解能 ,  細分化 ,  高精度 ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 物体認識 ,  二値 ,  統合 ,  ネット ,  記述子