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J-GLOBAL ID：201802239068944758   整理番号：18A1526057

画像微細構造の二値化表示とターゲット認識応用【JST・京大機械翻訳】

Binarization Representation of Image Microstructure and the Application of Object Recognition

著者 (4件)： Zhang Dongbo (湘潭大学信息工程学院 湘潭411105) ,  Chen Zhiqiang (机器人視覚感知与控制国家工程実験室 長沙410012) ,  Yi Liangling (湘潭大学信息工程学院 湘潭411105) ,  Xu Haixia (湘潭大学信息工程学院 湘潭411105)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 40  号： 3  ページ： 633-640  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,2値画像(BinaryImageMicorsructurePattern)に基づく新しい微細構造モデルを提案した。BIMPとグレースケール画像の微細構造の2値パターン(GrayImageMicorsructMaximumResponsePattern;GIMMRP符号化法。画像の3×3近傍構造を二値符号化し、画像のミクロ構造の記述を獲得し、その中で重要な実行モードの部分集合と池化操作を選び、全体画像の表示を実現した。アルゴリズムの有効性を示すために,ORL,YALEの2つの顔公開データセット,MNIST,USPSの2つの手書きデジタル公開データセット,および非公開車両データセット上でテストを行った。この方法が強い識別能力とロバスト性を持ち,多くの最新のアルゴリズムを上回る性能を達成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *物体認識 ,  アルゴリズム ,  *微細構造 ,  二値画像 ,  ロバスト性 ,  ディジタル方式 ,  モデル ,  *画像 ,  部分集合
準シソーラス用語： 手書き ,  ミクロ構造 ,  バイナリコード ,  グレースケール画像 ,  *二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Object recognition ,  Micorstructure ,  Binary Image Micorsructure Pattern (BIMP) ,  Gray Image Micorsruct Maximum Response Pattern (GIMMRP) coding

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)： 微細構造 ,  二値化 ,  ターゲット認識 ,  応用