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J-GLOBAL ID：201802239618379818   整理番号：18A1688710

屋外シーンのための写真構成分類と優性幾何要素検出【JST・京大機械翻訳】

Photographic composition classification and dominant geometric element detection for outdoor scenes

著者 (4件)： Lee Jun-Tae (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, South Korea) ,  Kim Han-Ul (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, South Korea) ,  Lee Chul (Department of Computer Engineering, Pukyong National University, Busan, South Korea) ,  Kim Chang-Su (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, South Korea)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 55  ページ： 91-105  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 写真の美的品質を改善するか評価するための写真構成の実用的重要性にもかかわらず,その分類のためのいくつかの単純な構成ルールしか考慮されていない。本研究では,屋外シーンの写真構成ルールを分類し,各構成クラスに対する構成要素と呼ばれる主要な幾何学的要素を検出するための新しい手法を提案した。具体的には,まず,屋外写真の構成規則を9つのクラスに分類した。すなわち,腐敗,中心,水平,対称,対角,曲線,垂直,三角形,およびパターンである。次に,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた写真構成分類アルゴリズムを開発した。CNNを訓練するために,公開されている写真構成データベースを構築した。最後に,各構成クラスに対して,構成要素,すなわち,主要な主題に対する境界ボックス,主要な線,対称性の軸,三角形,および天空領域を位置決めするための効果的な方式を提案した。広範な実験結果は,提案したアルゴリズムが構成クラスを確実に分類し,構成要素を正確に検出することを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  *優性 ,  アルゴリズム ,  *幾何学 ,  品質 ,  データベース
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 画像分類 ,  写真構成 ,  構成要素検出 ,  幾何学的要素検出 ,  空の検出 ,  thirの規則

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 (7件)： 屋外 ,  シーン ,  写真 ,  分類 ,  優性 ,  幾何 ,  要素