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J-GLOBAL ID：201902288533693790   整理番号：19A0512947

Gauss分布に基づくランダムサンプリング局所二値パターン符号化【JST・京大機械翻訳】

Random Sampling Local Binary Pattern Encoding Based on Gaussian Distribution

著者 (5件)： Wang Qiang (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Li Bailin (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Chen Xiaoyan (Department of Aviation Manufacturing Engineer, Chengdu Aeronautic Polytechnic, Chengdu, China) ,  Luo Jianqiao (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Hou Yun (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 9  ページ： 1358-1362  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  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： 元の局所二値パターン(LBP)演算子またはLBP変種は,隣接画素と中心画素の間の差を採用して,隣接画素間の関係を考慮しない画素を記述した。画像のブロック領域特性は,隣接画素と中心画素の間の関係によって決定される。本稿では,ランダムサンプリングLBP(RSLBP)と呼ぶ新しい局所近傍符号化法を提案した。画像差分信号の分布に基づいて,点対を局所近傍でランダムに選択し,LBP符号化をランダム点に隣接する画素の和を比較した後に実行した。画像局所差はより明白で,雑音抵抗はより良い。LBPとLBP変種の分類結果を提案方法と比較することによって,提案方法が標準画像ライブラリと実際のファスナ画像に関してより良い分類性能を達成して,ノイズレベルが高いとき,性能利得が有意であることを示した。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： 正規分布 ,  *無作為抽出 ,  雑音抵抗 ,  雑音指数 ,  画素 ,  利得 ,  画像

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Gauss分布 ,  ランダムサンプリング ,  二値 ,  符号化