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J-GLOBAL ID：201802258322975801   整理番号：18A0814859

均一空間キーポイント分布のための効率的適応非最大抑制アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Efficient adaptive non-maximal suppression algorithms for homogeneous spatial keypoint distribution

著者 (6件)： Bailo Oleksandr (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Rameau Francois (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Joo Kyungdon (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Park Jinsun (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Bogdan Oleksandr (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Kweon In So (School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 106  ページ： 53-60  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  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： キーポイント検出は通常多数のキーポイントをもたらし,それらはほとんどクラスタ化され,冗長で雑音が多い。これらのキーポイントは,最も関連のあるものを保持するために,適応非最大供給(ANMS)のような特別な処理をしばしば必要とする。本論文では,画像中のキーポイントの高速で均一な再分割を保証する3つの新しい効率的なANMSアプローチを提案した。この目的のために,非関連点を抑制するための探索範囲の二乗近似を,ANMSの計算複雑性を低減するために提案した。提案した手法をさらに高速化するために,高速収束をもたらす画像次元に基づいて探索範囲を初期化する新しい戦略も導入した。著者らの方法と初期化戦略の有効性とスケーラビリティを強調するために,徹底的な調査と既に存在する方法との比較を提供した。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： クラスタ化 ,  近似法 ,  冗長性 ,  高速化 ,  *アルゴリズム ,  画像 ,  雑音 ,  高速度 ,  計算量

著者キーワード (3件)： 適応非最大抑制 ,  点検出 ,  SLAM

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分布 ,  適応 ,  アルゴリズム