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J-GLOBAL ID：201802291298808467   整理番号：18A0893313

特徴融合に基づくマルチスケール窓製品外観検出手法【JST・京大機械翻訳】

Product Appearance Detection Based on Feature Fusion and Multi-Scale Window

著者 (3件)： Wang Yan (北京工商大学計算机与信息工程学院,北京,100048) ,  Lian Xiaofeng (北京工商大学計算机与信息工程学院,北京,100048) ,  Ye Lu (北京工商大学計算机与信息工程学院,北京,100048)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 25  号： 12  ページ： 39-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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： 製品外観品質の検出精度とリアルタイム性を改善するために,特徴融合に基づくマルチスケールスライディングウィンドウマシンビジョン検出法を提案した。訓練段階では,最初に,HOG特性とLab色特徴を抽出し,正準相関分析(CCA)により特徴融合を行った。次に,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,融合の特徴を訓練し,分類器を生成した。検出段階において,製品外観の異なる区域の精度に対する要求は異なり,検出効率を高め,異なるスケールのスライディングウィンドウを生成し,各ウィンドウごとに画像の特徴抽出と特徴融合を行う。最後に,画像シーケンスをマッチングして,製品外観のリアルタイム検出を実現した。実験では、異なる特徴抽出方法を選んで、それぞれの大きさの異なるスライディングウィンドウを生成し、実験結果を分析することにより、検出時間と精度を合わせて、各領域のウィンドウスケールを確定した。...?????????????????????????????????????.提案方法は,検出精度およびリアルタイム性において,著しく改善した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  品質 ,  *特徴抽出 ,  検出効率 ,  サポートベクトルマシン ,  検出法
準シソーラス用語： 実時間 ,  画像列 ,  スライディングウィンドウ ,  正準相関解析 ,  色特徴 ,  検出精度 ,  *マルチスケール ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： machine vision ,  quality inspection ,  feature fusion ,  multi-scale sliding window ,  SVM

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 (5件)： 特徴融合 ,  マルチスケール ,  窓 ,  製品外観 ,  手法