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J-GLOBAL ID：201802229776981012   整理番号：18A0860913

画像セグメンテーションにおける三重項Markov連鎖【JST・京大機械翻訳】

Triplet Markov chain in images segmentation

著者 (3件)： Ameur Meryem (TIAD Laboratory, Sultan Moulay Slimane University, BeniMellal, Morrocco) ,  Idrissi Najlae (TIAD Laboratory, Sultan Moulay Slimane University, BeniMellal, Morrocco) ,  Daoui Cherki (TIAD Laboratory, Sultan Moulay Slimane University, BeniMellal, Morrocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISCV  ページ： 1-8  発行年： 2018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： 過去数年にわたり,画像セグメンテーションはコンピュータ科学のサブ分野から医用画像,自動物体認識,リモートセンシングに広く使われる技術に進化した。本研究では,このモデルにおいて,独立雑音(TMC-IN)を有するTripletマルコフ連鎖と呼ばれる画像セグメンテーションの最近Markovモデルを提示した。このモデルにおいて,その隠れプロセスXは非定常であると仮定した。TMC-INは,いくつかのテクスチャ化グレーレベルとカラー画像を分割するために使用される。パラメータを推定するために,著者らは反復アルゴリズムEM(期待値最大化)を使用して,著者らは結果分割画像を推定するためにMPM(Marginal Posteririori Mode)アルゴリズムを適用した。さらに,このモデルにより得られた結果を,独立雑音(HMM-IN)モデルによる定常隠れMarkov連鎖により得られた結果と比較した。実験結果は,TMC-INがすべての実験においてHMC-INより優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機科学 ,  雑音 ,  カラー画像 ,  *画像 ,  リモートセンシング ,  *三重項 ,  アルゴリズム ,  *Markov連鎖 ,  物体認識 ,  医用画像
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  反復アルゴリズム ,  質感 ,  Markovモデル ,  *画像セグメンテーション , 【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 (3件)： 画像セグメンテーション ,  三重項 ,  Markov連鎖