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J-GLOBAL ID：201902261340565124   整理番号：19A1488237

近二重画像の効率的クラスタリングのためのSIFTとSURFの枝刈り【JST・京大機械翻訳】

Pruning SIFT & SURF for Efficient Clustering of Near-duplicate Images

著者 (2件)： Shinde Tushar Shankar (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Jodhpur, India) ,  Tiwari Anil Kumar (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Jodhpur, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASSP  ページ： 3132-3136  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： SIFTとSURFを用いた類似画像のクラスタリングと分類は,高い計算コストを必要とする。本論文では,キーポイント集合の基数を低減し,SIFTとSURF特徴記述子の次元を効率的な画像クラスタリングのために削減する簡単な手法を提案した。この目的のために,スパース間隔(一様分布)重要キーポイントを選択した。さらに,SIFTとSURFディスクリプタの多重縮小次元バリアントを提示した。さらに,クラスタ化時間複雑性は,分割キーポイント集合のために提案された文脈的バッグの特徴アプローチによっても改善される。F測度統計を用いて,近複製画像を含むCalifornia-NDデータセット上のクラスタリング性能を評価した。提案したプルーンSIFTとSURFのクラスタリング精度は,従来のSIFTとSURFにより,計算コストの大幅な低減を伴うことが分かった。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *画像 ,  複製 ,  測度 ,  統制索引語 ,  多重化
準シソーラス用語： 複雑性 ,  一様分布 ,  スパース ,  画像クラスタリング ,  特徴記述子 ,  基数 ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  SIFT ,  枝刈り