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J-GLOBAL ID：201802275353681024   整理番号：18A0667958

情報エントロピーに基づく重み付きパケットモデルによる画像の検出【JST・京大機械翻訳】

Inspection for railway fasteners based on entropy-weighted BOW model

著者 (4件)： Li Shuang (西南交通大学 机械工程学院,成都,610031) ,  Li Bailin (西南交通大学 机械工程学院,成都,610031) ,  Di Shilei (西南交通大学 机械工程学院,成都,610031) ,  Luo Jianqiao (西南交通大学 机械工程学院,成都,610031)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 21  ページ： 185-189  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 従来の「視覚モデル」モデルに基づいて,画像の構造を無視することによって引き起こされる識別能力が強くないという問題を解決するために,情報エントロピー重み付きパケットモデルに基づく新しい検出モデルを提案した。従来の「視覚モデル」に基づいて,情報エントロピーを導入して,画像の局所的領域における単語モデルの単語頻度を重み付けし,異なるカテゴリの分類に対する単語モデルの識別を強化し,そして,潜在的ディリクレ分布を用いて,画像の主題分布を学習した。最後に,サポートベクトルマシンを用いて,分類装置を分類した。四種類の画像の分類実験により、このモデルは有効に部品の分類精度を向上できることが証明された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  分類装置 ,  *画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類精度 ,  Dirichlet分布 ,  視覚モデル ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： railway fastener inspection ,  Bag Of Words(BOW)model ,  visual word ,  entropy ,  Latent Dirichlet Allocation (LDA)model

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報エントロピー ,  パケット ,  モデル