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J-GLOBAL ID:202002214590712942   整理番号:20A1063478

IHBM類似性測度を用いた画素に基づくビデオ検索の色と方位【JST・京大機械翻訳】

Colour and orientation of pixel based video retrieval using IHBM similarity measure
著者 (4件):
資料名:
巻: 79  号: 15-16  ページ: 10199-10214  発行年: 2020年 
JST資料番号: W1102A  ISSN: 1380-7501  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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コンテンツベースのビデオ検索(CBVR)は,マルチメディア技術の領域における初期20世紀以来,最もエネルギー的で刺激的な研究領域であり,検索技術の膨大な量が頻繁に導入されている。しかし,既存のCBVRシステムの大部分は,異なる色,形状およびテクスチャ特徴記述子を有するすべての種類のビデオデータベースに対して必ずしも正確な結果を与えない。同様に見える画像やビデオは意味的に類似していない。結果として,低レベル特徴抽出のみに中心を置いた検索結果は,主に満足できず,予測不可能である。これは,正確な検索と検索のために考慮される必要がある視覚的特徴の背後に存在する新しいパラダイムまたは方向への既存の方法論を逸脱させるための研究コミュニティのための新しい時代を開く。ここでは,HOGとして知られているエッジ勾配特徴記述子の選択に中心を置いて,新しいCBVR方法論を提案した。ホッグは全画像のエッジ勾配を計算し,各画素の方向を決定し,ヒストグラムを生成する。以前に,これらの抽出された関連ヒストグラムを利用して,統合ヒストグラムBinマッチング(IHBM)類似性測度を通してビデオ配列データベースのように適切なビデオフレームを検索した。提案した手法の実験結果は,既存のHIベースCBVRシステムと比較して,関連検索ビデオデータサンプルの数が高いことを示した。また,F1スコア値は高く,提案したアプローチの性能は他の既存のアプローチと一致した場合により良いことを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般 

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