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J-GLOBAL ID：201902211056876425   整理番号：19A1438985

ビデオ画像領域形状特徴点アラインメント最適化シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Video Image Region Shape Feature Alignment Degree Optimization Method Simulation

著者 (3件)： Wu Fahui (武夷学院実験室管理中心,福建武夷山,354300) ,  Zhang Ling (武夷学院実験室管理中心,福建武夷山,354300) ,  Yu Wensen (武夷学院数学与計算机学院,福建武夷山,354300)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 36  号： 4  ページ： 168-171  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： ビデオ画像レジストレーションの精度を改善するために,ビデオ画像における特徴点アラインメントを最適化する必要がある。現在の特徴点アラインメント最適化手法によるビデオ画像領域の形状特徴点の整列度の最適化において、特徴点抽出精度が低く、特徴点が座標の二乗平均平方根誤差が大きいという問題がある。ビデオ画像の領域形状特徴点アラインメント最適化法を提案し,スケール空間に基づくSURFアルゴリズムを用いてHessian行列を構築し,Hessian行列を用いてビデオ画像の領域形状特徴点を抽出した。SIFTアルゴリズムを用いて,特徴点ディスクリプタパラメータと特徴点方向パラメータを生成し,ビデオ画像の領域形状特徴点を次元縮小した。類似性測定アルゴリズムに基づいて,2方向マッチング法を用いて,次元縮小後の特徴点のアラインメントを最適化した。シミュレーション結果により,提案方法は,高精度および特徴点の座標平均二乗誤差を小さくした。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  マッチング ,  パラメータ ,  *シミュレーション ,  *録画装置 ,  アルゴリズム ,  最適化手法 ,  *最適化 ,  *アラインメント
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  高精度 ,  スケール空間 ,  *特徴点 ,  *ビデオ画像 ,  *形状特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビデオ ,  画像領域 ,  形状特徴 ,  アラインメント ,  最適化 ,  シミュレーション