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J-GLOBAL ID：201902213165791880   整理番号：19A1978506

自然情景画像のターゲット材質視覚特徴マッピングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Material Visual Features Mapping Algorithm With Natural Scene Image Objects

著者 (3件)： Li Ce (蘭州理工大学電气工程与信息工程学院 蘭州 730050) ,  Jia Shengze (蘭州理工大学電气工程与信息工程学院 蘭州 730050) ,  Qu Yanyun (厦門大学信息科学与技術学院計算机科学系 厦門 361005)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 45  号： 6  ページ： 1198-1206  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  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： 自然情景の画像ターゲットの視覚特徴マッピングにおいて,特徴抽出の困難さ,画像無対応ラベルなどの問題があり,自然情景画像のターゲット材質視覚特徴マッピングアルゴリズムを提案した。まず第一に,画像から材料視覚の重要な特徴を特徴付ける反射層画像を得る。次に,得られた反射層画像を前景と背景に分割し,ターゲット画像を得た。最後に、循環生成対抗ネットを利用して、材質視覚特徴に対して教師なし学習を行い、画像目標材質視覚特徴空間の高次表現を獲得し、目標材質視覚特徴のマッピングを実現した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,自然情景画像ターゲットのテクスチャ視覚特性を効果的に獲得し,そして,視覚特徴マッピングを,他のアルゴリズムと比較して,より良い主および客観的効果を有することを示す。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *画像 ,  教師なし学習 ,  *視覚 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 視覚特性 ,  質感 ,  特徴空間 ,  前景 ,  *視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 情景 ,  ターゲット ,  材質 ,  視覚特徴 ,  マッピング ,  アルゴリズム