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J-GLOBAL ID：201702288487707956   整理番号：17A1292987

ハイブリッド特徴に基づくインターネットナス画像検索手法とシステム【JST・京大機械翻訳】

Internet eggplant image retrieval method and system based on mixed features

著者 (6件)： Zhu Ling (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Li Zhenbo (中国農業大学信息与電气工程学院,北京 100083;北京市農業物聯网工程技術研究中心,北京 100083;農業部農業信息獲取技術重点実験室,北京 100083) ,  Yang Zhaolu (魯東大学信息与電气工程学院,烟台,264000) ,  Li Chen (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Wu Jing (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Yue Jun (魯東大学信息与電气工程学院,烟台,264000)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： z1  ページ： 177-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： インターネット画像データの爆発的成長は,効果的な検索をますます重要にし,文字検索と異なり,効果的な画像検索は依然として開放的な問題となっている。本論文では,ハイブリッド特徴に基づくインターネットナス画像の検索方法を提案し,画像検索システムを開発した。本論文では,幾何学的不変性としてHuモーメント不変量(Hu invariant distance)を取り上げ,色モーメント法を用いて,HSV空間の三次モーメントを計算することにより色特性を記述した。ナスの輪郭特徴を抽出するために流域アルゴリズム(watershed algorithm)を使用し,長さと幅の特徴を区別して,幾何学的不変性,色,輪郭の特徴を統合して,ナスのオブジェクトを記述し,3つの特徴を異なる重みに分けた。そして,検索システムを形成する。実験により,提案した方法とシステムの試験データセットにおける再現率が87.6%であり,適合率が87.6%であることを示した。Huモーメント不変量法(31.75%,適合率31.75%)と比較して,Huモーメント不変量の色特徴法(52.8%,再現率52.8%)は,ある程度向上し,この方法の有効性を証明することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  モーメント ,  *画像検索 ,  不変性 ,  *インターネット ,  情報検索システム ,  モーメント法
準シソーラス用語： 色特徴 ,  適合率 ,  再現率 ,  流域法 ,  モーメント不変量 ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： image retrieval ,  feature extraction ,  contour measurement ,  colour moment ,  HSV color space ,  aspect ratio of target object

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： インターネット ,  ナス ,  画像検索 ,  手法