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J-GLOBAL ID：201902257841982178   整理番号：19A0532832

二次元局所二値パターンに基づくテクスチャ画像分類法【JST・京大機械翻訳】

Texture Images Classification Based on Two Dimensional Local Binary Patterns

著者 (4件)： Wang Kaili (重慶郵電大学計算智能重点実験室,重慶,400065) ,  Zhang Yanhong (重慶郵電大学計算智能重点実験室,重慶,400065) ,  Xiao Bin (重慶郵電大学計算智能重点実験室,重慶,400065) ,  Li Weisheng (重慶郵電大学計算智能重点実験室,重慶,400065)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 46  号： 10  ページ： 2519-2526  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 局所二値パターン(LBP)は,テクスチャ分類においてますます多くの注意を引い,LBPヒストグラム統計において,LBPパターン値自体の統計量だけを考慮している。しかし,モード値間の相関は無視した。この問題に対して、本論文では、二次元局所二値モデル(TwoDimensionalLocalBinaryPattern,2DLBP)を提案し、テクスチャ画像識別に用いた。最初に,回転不変均一LBP特徴マップに基づいて,スライディングウィンドウとLBPモードペアの概念を導入し,LBPパターングラフの文脈情報を統計し,2DLBP特徴を構築した。次に,LBPの半径パラメータを変えて,画像の多解像度2DLBP特徴を構築し,サポートベクトルマシン(SVM)分類法を用いてテクスチャ分類を行った。最後に、Brodatz、CUReT、UIUC、FMDの四つの公開テクスチャーライブラリを選び、それぞれテクスチャ分類テストを行った。理論的検証は,この方法が良好な汎用性を持ち,LBPの他の可変結合と新しい画像特徴構築法になることを示した。同時に,実験結果は,提案した方式がテクスチャ画像分類のより良い能力を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計量 ,  パラメータ ,  *画像 ,  画像特性 ,  不変性 ,  ヒストグラム ,  *二次元 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 質感 ,  多重解像度 ,  文脈情報 ,  スライディングウィンドウ ,  テクスチャー分類 ,  *分類法 ,  *テクスチャ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二値 ,  テクスチャ画像 ,  分類法