画像表現のためのカーネル埋込みMultiorientation局所パターン【Powered by NICT】

Yu Yu-Feng; Ren Chuan-Xian; Dai Dao-Qing; Huang Ke-Kun

文献

J-GLOBAL ID：201802234321585447 整理番号：18A0586024

画像表現のためのカーネル埋込みMultiorientation局所パターン【Powered by NICT】

Kernel Embedding Multiorientation Local Pattern for Image Representation

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資料名：
巻： 48 号： 4 ページ： 1124-1135 発行年： 2018年
JST資料番号： W0791A ISSN： 2168-2267 CODEN： ITCEB8 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

局所特徴記述子は,異なる画像分類応用において重要な役割を果たしている。局所二値パターンと画像勾配方向のようなこれらの方法のいくつかは,ある程度有効であることを証明した。しかし,シングル型特性を使うのみでこのような伝統的な記述子,画像のエッジと方位情報と固有構造情報を捕捉するために欠損していた。本論文では,この問題を解決するために,カーネル埋込みmultiorientation局所パターン(MOLP)を提案した。与えられた画像に対して,最初の局所領域における勾配演算子,異なる方向のエッジと方位情報を含むmultiorientation勾配画像を生成により変換した。符号成分と大きさ成分を考慮に入れたヒストグラム特徴を抽出し各方位勾配画像から,精緻化された特徴を形成した。精緻化された特徴は,本来の構造のより多くの情報を捕捉し,画像表現と分類のための有効である。multiorientation洗練された特徴であるカーネル埋込み判別部分空間学習モデルにおける自動的に融合した。様々な画像分類タスク,顔認識,テクスチャ分類,オブジェクトカテゴリー化および掌紋認識のような上での包括的実験はMOLPは最先端手法と比肩可能な性能を達成できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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医用画像処理 , 図形・画像処理一般 , パターン認識 , システム・制御理論一般

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