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J-GLOBAL ID：201902215785607252   整理番号：19A1950244

顕著性検出のための適応フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An adaptive framework for saliency detection

著者 (5件)： Jia Ning (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Liu Xianhui (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhao Weidong (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhang Haotian (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhuo Keqiang (Department of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： International Journal of Imaging Systems and Technology  (International Journal of Imaging Systems and Technology)
巻： 29  号： 3  ページ： 382-393  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0737A  ISSN： 0899-9457  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,人々は画像中のすべての画素をカバーするために1つの顕著性検出法を使用する傾向がある。しかし,あらゆる方法にはそれ自身の限界がある。単一法はすべての画像シーンで良好な性能をもたらさない。本論文では,顕著なオブジェクトを検出するための新しい適応フレームワークを提案した。画像中の各画素に対して,画素コンテキスト関係に従って適切な方法を適応的に選択する。著者らのフレームワークにおいて,画像は画像の初期の顕著性マップをランダムに閾値化することによって生成される二値マップの集合によって特徴付けられる。次に,画像におけるすべての画素を分類するために,二値マップ上で一連の操作によって得られる,周辺性キューを利用する。さらに,クラスに基づいて,顕著なオブジェクトを検出する方法を選択した。3つのベンチマークデータセットに関する広範な実験結果は,著者らの方法が11の最先端の方法に対して有利であることを実証した。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画素 ,  画像 ,  検出法 ,  ベンチマーク ,  待ち行列
準シソーラス用語： 顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 適応フレームワーク ,  顕著性マップ ,  顕著な物体 ,  周辺性手がかり

分類 (3件)： 電子顕微鏡,イオン顕微鏡  (BD02050B) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 適応 ,  フレームワーク