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J-GLOBAL ID：201802235802677990   整理番号：18A0587812

都市画像コンテンツのための顕著性に基づく画像検索【Powered by NICT】

Image retrieval based on saliency for urban image contents

著者 (2件)： Guissous Kamel (University Paris-Est, LASTIG MATIS, IGN, ENSG, 73 Avenue de Paris, F-94160 Saint-Mande, France) ,  Gouet-Brunet Valerie (University Paris-Est, LASTIG MATIS, IGN, ENSG, 73 Avenue de Paris, F-94160 Saint-Mande, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPTA  ページ： 1-6  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： 画像データセットの大きさのとコンテンツベース画像検索(CBIR)とコンピュータビジョンにおける記述子の複雑性の増加により,操作データの量を制限する方法を見出すことは必須であり,その品質を保持した。全画像を処理する代わりに,情報の本質を抱える領域の選択は,この目的を達成するための適切な選択肢である。視覚顕著性は,与えられたタスクに最も重要な画像の領域を強調することを目的としているとして,本論文では,最も顕著な画像特徴を視覚顕著性マップを利用することを提案した。,特に構造化コンテンツ,都市環境の街路景観画像のような専用の,エッジ配向の局所分布解析に基づく新しい視覚顕著性手法を提案した。三基準:検索の品質,操作特徴の体積と計算時間に従ったCBIR(コンテンツベース画像検索)に対して評価した。提案は局所的視覚特徴の大規模集合を含む様々な用途に利用できるここでではなく,二つの応用:クロスドメイン画像検索と画像ベース車両局在内で実験を行った。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： CPU時間 ,  視覚 ,  コンピュータビジョン ,  画像特性 ,  *画像 ,  品質 ,  都市環境 ,  *コンテンツ ,  *画像検索 ,  *都市
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  視覚顕著 ,  複雑性 ,  コンテンツベース画像検索 ,  *映像コンテンツ , 【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)： 都市 ,  画像コンテンツ ,  画像検索