文献

J-GLOBAL ID：201902218463537452   整理番号：19A1663332

画像検索のための多中心畳込み記述子集約【JST・京大機械翻訳】

Multi-center convolutional descriptor aggregation for image retrieval

著者 (5件)： Zhu Jie (Department of Information Management, The National Police University for Criminal Justice, Baoding, China) ,  Wu Shufang (College of Management, Hebei University, Baoding, China) ,  Zhu Hong (College of Computer Science and Software Engineering, Shen Zhen University, Shenzhen, China) ,  Li Yan (School of Applied Mathematics, Beijing Normal University Zhuhai, Zhuhai, China) ,  Zhao Li (College of Computer Science and Software Engineering, Shen Zhen University, Shenzhen, China)
資料名： International Journal of Machine Learning and Cybernetics  (International Journal of Machine Learning and Cybernetics)
巻： 10  号： 7  ページ： 1863-1873  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4478A  ISSN： 1868-8071  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,畳込みディスクリプタ集合が画像検索のための最先端の性能を提供できることを実証した。本論文では,画像検索のための大域的画像表現を生成するための多中心畳込みディスクリプタ集合(MCDA)法を提案した。まず,特徴マップにおける背景情報を除去するための特徴マップ中心選択法を提案した。次に,オブジェクトに及ぼす特徴の影響を高めるために,中心に基づくチャネル重みづけと空間重みづけ方式を提案した。最後に,重み付き畳込みディスクリプタを,画像を表現するために集約した。実験は,MCDAが最先端の検索性能を作り出すことができて,生成した活性化マップがオブジェクト位置確認のために効果的であることを実証した。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *集中化 ,  位置決め ,  統制索引語 ,  重みづけ ,  検索効率 ,  *画像検索 ,  チャネル ,  *画像
準シソーラス用語： 選択法 ,  特徴マップ ,  画像表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチセンター ,  記述子集約 ,  特徴マップ ,  特徴重みづけ

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像検索 ,  畳込み ,  記述子 ,  集約