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J-GLOBAL ID：201702284659502229   整理番号：17A1653960

スパース表現とラベル伝播に基づく顕著性検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Salient Detection via Sparse Representation and Label Propagation

著者 (5件)： Lin Xiao (上海理工大学光電信息与計算机工程学院上海 200093;上海師范大学信息与机電工程学院上海 200234) ,  Wu Xiabao (上海理工大学光電信息与計算机工程学院上海 200093) ,  Jiang Linhua (上海理工大学光電信息与計算机工程学院上海 200093) ,  Li Luqun (上海師范大学信息与机電工程学院上海 200234) ,  Ma Lizhuang (上海交通大学電子信息与電气工程学院上海 200240)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 5  ページ： 806-813  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 有意性検出のロバスト性を改善し,大域的情報と局所的情報の間の関係を改善するために,スパース表現とラベル伝搬に基づく新しい検出アルゴリズムを提案した。まず、複雑なデータセットを簡潔に表現し、データ間のより深い階層の全体的な関係を獲得し、スパース表現理論を用いて隣接行列を定義し、従来の共通境界を持つ制限を突破し、同一部分空間にあるデータ点を近隣と定義する。次に,画像中の各領域間の類似度を用いて重み行列を計算し,グラフモデルを構築し,次に,いくつかの境界領域を効果的に選択することにより,背景ラベルを得ることができた。最後に,上記のアルゴリズムによって得られたグラフモデルとバックグラウンドラベルに基づいて,ラベル伝播アルゴリズムを用いて,ラベルなしの領域のラベル情報を予測し,最終的な有意性グラフを得た。いくつかの公開されたデータベースに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グラフ ,  ロバスト性 ,  データベース ,  *アルゴリズム ,  画像 ,  境界領域
準シソーラス用語： グラフモデル ,  類似度 ,  部分空間 ,  隣接行列 ,  ラベル伝搬 ,  *検出アルゴリズム ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sparse representation ,  label propagation ,  salient ,  adjacency matrix

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース表現 ,  ラベル ,  伝播 ,  検出アルゴリズム