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J-GLOBAL ID：201802210681964775   整理番号：18A2128286

半教師つきハイパースペクトルクラスタリングカラー画像セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Liu Hanqiang (陜西師范大学 計算机科学学院,西安,710119) ,  Zhao Jing (陜西師范大学 計算机科学学院,西安,710119)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 14  ページ： 186-190,223  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 近年,スペクトルクラスタ化アルゴリズムは画像分割の分野で広く使われ,類似性マトリックスの構造はスペクトルクラスタ化アルゴリズムのキーステップである。従来のスペクトルクラスタ化アルゴリズムの計算複雑度が大規模画像分割処理に応用できないという問題に照準を定め,半教師つきハイパースペクトルクラスタリングカラー画像セグメンテーションアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,カラー画像を事前セグメンテーションするために超画素を用いて,事前セグメンテーション領域の半教師つきファジィ類似性測度を,ユーザによって提供された少量のラベル情報を用いて構築した。この類似性測度を用いて,事前分割領域の類似性行列を構築し,分割領域の分割により最終画像分割結果を得る。少量の標識情報とファジー理論の導入によって、従来のスペクトルクラスタリングの分割性能を向上させ、比較実験により、提案アルゴリズムが分割効果と計算複雑度に大きな改善があることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  計算量 ,  ファジィ理論 ,  比較試験 ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  *セグメンテーション ,  *スペクトル ,  曖昧さ ,  測度 ,  *カラー画像 ,  類似性
準シソーラス用語： *スペクトラルクラスタリング ,  *画像セグメンテーション ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  ハイパースペクトル ,  クラスタリング ,  カラー画像セグメンテーション ,  アルゴリズム