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J-GLOBAL ID：201802225617828107   整理番号：18A0588483

幾何不変量とantinoiseテクスチャ検索のための皮質モデルのスパイキング【Powered by NICT】

Spiking cortical model for geometry invariant and antinoise texture retrieval

著者 (10件)： Yang Ruijia (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Lyu Congyi (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Liu Yunhui (Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Zhou Weiguo (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Chen Chen (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Jiang Xin (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Li Peng (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Chen Haoyao (School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China) ,  Xu Ruishuo (School of Mechanical Engineering, Hebei University of Architecture, Zhangjiakou, China) ,  Wang Yukun (School of Mechanical and Electronic Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tsingtao, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RCAR  ページ： 645-650  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： 近年,CBIR(コンテンツベース画像検索)は新しいホットスポットになっている。技術では,画像質問は,色,形状,テクスチャ,物体の空間位置またはこれらの特徴の組み合わせの特性に基づいて達成した。画像はマルチメディアにおける最も直感的な量であるので,コンテンツベース画像検索は,マルチメディア情報処理において非常に重要な問題である。本論文で使用したスパイキング皮質モデル(SCM)は,濃淡あるいはカラー画像によって励起された時に一連の二成分パルスの画像を生成する神経回路網アルゴリズムである。特徴抽出の優れた性能とノイズの性質と回転,スケール,平行移動の幾何学的構造の不変による画像のテクスチャ検索を持っている。テクスチャ検索の速度を改善するために,本論文では,FPGAに基づいてモデル化する。Copyright 2018 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： モデリング ,  アルゴリズム ,  神経回路網 ,  特徴抽出 ,  画像 ,  *不変量 ,  雑音 ,  カラー画像 ,  *不変性 ,  *皮質 ,  *幾何学 ,  マルチメディア ,  FPGA
準シソーラス用語： コンテンツベース画像検索 ,  *質感 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 幾何 ,  不変量 ,  テクスチャ ,  検索 ,  皮質 ,  モデル