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J-GLOBAL ID：201702282047508124   整理番号：17A1351365

画像セグメンテーションのための有界空間確率を用いたファジィクラスタリング【Powered by NICT】

A fuzzy clustering with bounded spatial probability for image segmentation

著者 (2件)： Ji Zexuan (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Sun Quansen (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FUZZ-IEEE  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： 正確な画像セグメンテーションは画像処理における重要な問題である,教師なしクラスタリングモデルが重要な役割を果たしており,有効であることが証明された。しかし,ほとんどのクラスタリング法は,実用的なデータのための空間情報や有界サポート領域を考慮せずに限られたセグメンテーション精度に悩まされている。本論文では,画像セグメンテーションのための提案した限られた空間的確率に基づくファジィクラスタリングアルゴリズム。有界データに適合させるために有界分布を利用し,新しい条件付き確率は即時隣接確率に基づいて構築した。パラメータを含まない平均テンプレートは,空間情報をより正確に示した。最後に,負の対数条件付き確率は観察されたデータを記述するために非類似性関数として利用されている。脳磁気共鳴画像上でいくつかの最先端レベルのセグメンテーションアプローチに対して提案アルゴリズムを評価した。著者らの結果は,提案したアルゴリズムは,雑音とテクスチャに対してよりロバストであり,より正確なセグメンテーション結果を生成することができることを示唆した。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： ロバスト性 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  モデル ,  雑音 ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： テクスチャ ,  非類似性 ,  条件付確率 ,  空間情報 ,  教師なしクラスタリング ,  *ファジィクラスタリング ,  *有界 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像セグメンテーション ,  有界 ,  確率 ,  ファジィクラスタリング