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J-GLOBAL ID：201802212705943927   整理番号：18A0654908

キーポイントによる衣服検索【JST・京大機械翻訳】

Clothing retrieval based on landmarks

著者 (4件)： Chen Aiai (江蘇省大数据分析技術重点実験室(南京信息工程大学),南京,210044) ,  Li Lai (江蘇省大数据分析技術重点実験室(南京信息工程大学),南京,210044) ,  Liu Guangcan (江蘇省大数据分析技術重点実験室(南京信息工程大学),南京,210044) ,  Liu Qingshan (江蘇省大数据分析技術重点実験室(南京信息工程大学),南京,210044)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 11  ページ： 3249-3255  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 現在、同業または近似的な衣服検索は主にテキストと内容に基づく二種類に分けられている。テキストベースのアルゴリズムは,大量のサンプルを必要とするだけではなく,人工的主観性によってもたらされるラベル付けの欠如やタグの差異などの問題がある。コンテンツベースのアルゴリズムは一般的に衣服画像の色、形状、テクスチャ抽出特徴に対して類似性測定を行っているが、背景色の干渉、及び視角、姿勢による衣服変形などの問題に対処することは困難である。これらの問題を解決するために,キーポイントに基づく衣服検索方法を提案した。カスケード深さ畳込みニューラルネットワークに基づいて,キーポイントを位置付けて,キーポイントにおける低レベルの視覚情報と全体の画像の高レベルの意味情報を融合した。伝統的な検索方法と比較して,提案したアルゴリズムは,角度と姿勢によって引き起こされた衣服変形と複雑な背景の干渉を効果的に処理することができた。同時に、大量のサンプルキャリブレーションを必要とせず、しかも背景、変形に対してロバストである。Fashion LandmarkのデータセットとBDAT-Clothesデータセットに関する実験結果は,通常のアルゴリズムのものと比較されることを示している,そして,それらの性能を比較するために使用される。実験結果により,提案したアルゴリズムが検索精度と再現率を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *衣服 ,  ロバスト性 ,  近似法 ,  アルゴリズム ,  画像
準シソーラス用語： 再現率 ,  検索精度 ,  意味情報 ,  視覚情報 ,  視角 ,  背景色 ,  類似性測定 ,  質感 ,  テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： landmark ,  deep convolution neural network ,  cascade ,  clothing retrieval

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 (2件)： 衣服 ,  検索