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J-GLOBAL ID：201802239541442591   整理番号：18A0670166

適応遺伝的アルゴリズムに基づく有意性検出【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Genetic Algorithm on Saliency Detection

著者 (4件)： Jiang Linhua (上海理工大学光電信息与計算机工程学院 上海 200093) ,  Zhong Hui (上海理工大学光電信息与計算机工程学院 上海 200093) ,  Lin Xiao (上海師范大学信息与机電工程学院 上海 200234) ,  Ma Lizhuang (上海交通大学電子信息与電气工程学院 上海 200240)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 11  ページ： 1971-1979  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 画像中の顕著なターゲットをよりロバストに検出するために,新しい方法を提案した。凸包に基づいて,適応遺伝的アルゴリズムに基づく新しい検出アルゴリズムを提案した。まず第一に,凸包を画像のHarrisコーナによって構築し,凸包内の顕著な目標を発見するために適応遺伝的アルゴリズムを用いて,遺伝的事前グラフを構築した。次に,中心事前モデルを構築し,遺伝的先験的グラフと融合して,事前のグラフに融合した。最後に,Bayesian最適化フレームワークを導入して,事前のグラフを最適化し,最終的な顕著なグラフを得た。6つの公開された顕著性検出データベース上で評価を行い、大量の実験を通じてこのアルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  *遺伝 ,  画像 ,  ロバスト性 ,  グラフ ,  データベース ,  凸包
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  *適応遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： genetic algorithm ,  center prior ,  saliency ,  Bayesian framework

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 適応遺伝的アルゴリズム