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J-GLOBAL ID：201802230793873336   整理番号：18A0586164

研究画像再標的化のための画像データベースの構築【Powered by NICT】

Building an Image Database for Studying Image Retargeting

著者 (5件)： Alsmirat Mohammad A. ,  Qawasmeh Ethar ,  Al-Ayyoub Mahmoud ,  Damer Nour Alhuda ,  Jararweh Yaser
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AICCSA  ページ： 457-462  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： 現代の電気電子デバイス(TVs,ラップトップ,モバイルデバイスのような)は,画面サイズ,分解能,アスペクト比の大きな品種である。画像再標的化は再ターゲット技術または(リサイズ)視聴装置スクリーンをよりよく利用するため,画像の主な内容を保護するための画像である。異なる再標的化技術は次のような主要な技術の一つを利用して主に文献:栽培,シームカービング,スケールとストレッチで提案されている。画像リターゲティングの現在の問題は,それがターゲット形状を得るための画像に使用する最良の方法を決定することが非常に困難であるということである。画像再標的化を実行する最良の方法を決定するための機械学習のような技術を適用するために,注釈付き画像集合は,訓練段階を実行するために必要である。本研究では,このような進歩再標的化技術の開発に適していることを画像集合を構築し,注釈。五百のオリジナル画像を含むデータセットを構築した。は四つの異なる再標的化技術を適用した二種類のサイズを得た。得られた画像集合は三人で注釈された4000画像を含んでいる。また,注釈者知覚の観点から有用な所見を得るためにアノテーション結果を解析した。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： スクリーン ,  分解能 ,  *ターゲティング ,  *画像 ,  アスペクト比 ,  *画像データベース ,  アノテーション ,  品種 ,  機械学習 ,  形態
準シソーラス用語： 画像リターゲティング ,  シームカービング ,  画面サイズ ,  モバイルデバイス ,  電子素子 , 【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 (4件)： 研究 ,  標的化 ,  画像データベース ,  構築