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J-GLOBAL ID：201802269295509758   整理番号：18A0655594

スーパーピクセルマッチングに基づく画像協同的有意性検出【JST・京大機械翻訳】

Co-saliency Detection via Superpixel Matching

著者 (5件)： Zhang Zhaofeng (中国人民解放軍理工大学通信工程学院 南京210007) ,  Wu Zemin (中国人民解放軍理工大学通信工程学院 南京210007) ,  Jiang Qingzhu (中国人民解放軍理工大学通信工程学院 南京210007) ,  Du Lin (中国人民解放軍理工大学通信工程学院 南京210007) ,  Hu Lei (中国人民解放軍理工大学通信工程学院 南京210007)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 11  ページ： 314-319  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 多重画像の協同的有意性検出を迅速かつ効果的に達成するために,超ピクセルマッチングに基づく新しい検出モデルを提案した。まず第一に,一般的な単一ピクセルの特徴マッチングの悪い問題を解決するために,Hausdorff距離に基づく近傍超ピクセル集合マッチングアルゴリズムを提案して,画像間の超ピクセルの正確なマッチングを行った。次に,画像内と画像間の二層セルオートマトンモデルを構築し,複数の画像間の有意な伝搬を行い,協同的有意性を効果的に検出することができた。公開された試験データセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの検出精度と検出効率が現在の主流アルゴリズムより優れていて,強いロバスト性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出効率 ,  ロバスト性 ,  多重化 ,  アルゴリズム ,  *画素 ,  *画像
準シソーラス用語： 検出精度 ,  試験データ ,  二層 ,  マッチングアルゴリズム ,  近傍 ,  Hausdorff距離 ,  特徴マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Co-saliency detection ,  Hausdorff distance ,  Superpixel matching ,  Cellular automata ,  Saliency propagation

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 協同