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J-GLOBAL ID：202002211856528614   整理番号：20A1848246

多次元画像Criminisi適応認識シミュレーションに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Simulation Study on Criminisi Adaptive Recognition | of Multidimensional Images

著者 (3件)： Liu Shangzheng (南陽理工学院,河南南陽,473004) ,  Liu Bin (南陽理工学院,河南南陽,473004) ,  Gao Qinghua (河南理工大学,河南焦作,454150)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 37  号： 6  ページ： 379-382,447  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 多次元画像認識を行うとき,既存の方法は,照明とオクルージョンによる認識性能低下を効果的に解決するのが難しい。上記の問題を解決するために,多次元画像認識の原理の分析に基づいて,改良Criminisiアルゴリズムに基づく多次元画像適応認識法を提案した。Criminisiを用いて,画像認識のプロセスで修復処理を行い,画像特徴認識を貪欲探索マッチングに変換した。【方法】まず第一に,加重和に基づく優先権計算を設計して,参照と平滑項を引用して,多次元画像事前修復領域の画素優先権を解明して,伝統的アルゴリズム優先権が信頼水準に影響を受けて,誤差蓄積問題を引き起こす。次に,その最大値を優先重みによって得て,それを修復領域として用いた。最後に,最適マッチング領域を探索し,局所探索性能,探索精度,および反復回数を減らし,適応度と検出関数によって整合結果を限定し,次に,最適化結果を,目標修復領域画像に置き換え,そして,多次元画像のマッチング認識を完了した。シミュレーション結果により,提案した改良Criminisiアルゴリズムは,良好な空間探索性能および多次元画像修復性能を持ち,そしてそれは,多次元複雑画像の適応識別能力を明らかに改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *シミュレーション ,  信頼度 ,  優先権 ,  画素 ,  画像特性 ,  *高次元 ,  画像復元 ,  オクルージョン ,  画像認識 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  適応度 ,  探索性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多次元 ,  適応 ,  シミュレーション ,  研究