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J-GLOBAL ID：201802244202797861   整理番号：18A1583087

改良SIFT特徴抽出に基づく車標認識【JST・京大機械翻訳】

A vehicle logo recognition algorithm based on the improved SIFT feature

著者 (4件)： Geng Qingtian (長春師范大学計算机科学与技術学院 ,吉林長春130032;吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春130012) ,  Zhao Haoyu (吉林大学学報編輯部 ,吉林長春,130012) ,  Wang Yuting (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春,130012) ,  Zhao Hongwei (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春,130012)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 26  号： 5  ページ： 1267-1274  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  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： エッジ制約とグローバル構造に基づく改良SIFTアルゴリズムを提示して,それは,SIFT車両標識認識アルゴリズムにおける極値ポイントの冗長度と種々の画像変化因子の不利な影響を減らす。画像不変量モーメント理論および画像エッジ検出アルゴリズムを利用して,ターゲット画像のエッジ領域のみを検出し,ターゲット認識領域の極値点を除外した。同時に,特徴点の隣接領域を円形に分割し,同心円内の画素点の最大曲率を計算し,大域的SIFT複合特徴ベクトルを構築し,SIFT記述子をグローバルに記述できた。SVMモデルを,画像特性ベクトルの分類装置として分類して,認識した。シミュレーション結果は,改良SIFTアルゴリズムが冗長極値点の約25%45%を減少でき,検出の極値点の効率を改善し,平均識別率を97%以上に改善し,認識の実時間性能を改善したことを示した。改良SIFTの自動車標識認識方法は,いくつかの一般的画像特徴抽出オペレータと比較して,より高い認識比率と速い認識速度の利点を持った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  分類装置 ,  冗長度 ,  画素 ,  シミュレーション ,  モーメント ,  物体認識 ,  曲率 ,  *画像 ,  オペレータ ,  冗長性
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴ベクトル ,  同心円 ,  認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： vehicle logo recognition ,  SIFT feature ,  edge constraint ,  extreme point detection ,  Support Vector Machine(SVM)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： SIFT特徴 ,  標