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J-GLOBAL ID:201902222433856917   整理番号:19A2217182

テクスチャ分類のための鍵特徴選択による新しい局所人間視覚知覚テクスチャ記述【JST・京大機械翻訳】

A Novel Local Human Visual Perceptual Texture Description with Key Feature Selection for Texture Classification
著者 (4件):
資料名:
巻: 2019  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,6人の人間の視覚的知覚特性を定義し,主成分分析(PCA)に基づく非冗長特徴と同様に関連の最小部分集合を選択する新しい局所テクスチャ記述法を提案した。これらの測定がそれぞれの特性の人間の知覚をより正確に反映するように,新しい定義と局所的な計量を用いて,オリジナルにTamuraらによって定義された6つのテクスチャ特性を割り当てた。次に,特徴集合の主成分の構造を利用したPCAに基づく特徴選択法を提案し,特徴が与えられた画像データセットにおけるテクスチャに対する最も代表的な特性を反映する元の特徴ベクトルの部分集合を見出した。異なる公開可能な大規模データセットに関する実験により,提案した方法が,精度と効率に関して最先端の特徴記述法の大部分に対する分類の優れた性能を提供することを実証した。Copyright 2019 Jianning Chi et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
引用文献 (60件):
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