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J-GLOBAL ID：202002228914859531   整理番号：20A0589402

最良ブッドダイ類似性を用いたマルチ特徴によるロバストテンプレートマッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Robust template matching algorithm with multi-feature using best-buddies similarity

著者 (3件)： Supeng Jiang (Shenyang Institute of Automation/Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing (China)) ,  Wei Xiang (Shenyang Institute of Automation/Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing (China)) ,  Liu Yunpeng (Shenyang Institute of Automation/Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11427  ページ： 114271Y-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ターゲット画像が部分的なオクルージョンを持っているとき,BBS(Best-Buddie類似性)アルゴリズムのマッチング失敗の問題を解決するために,クラッタバックグラウンド,不均衡照明,および非剛体変形がある。本論文では,BBSアルゴリズムに基づくマルチ特徴テンプレートマッチングアルゴリズムを提案した。位置特徴と外観特徴に基づいて,目標画像の色,位置および構造輪郭を完全に利用するためにHOG(指向勾配のヒストグラム)特徴を加えた。さらに,信頼マップ上で平均フィルタリングを行った。実験結果により,提案したアルゴリズムのAUC(面積曲線)スコアは0.6119であり,BBSアルゴリズムより6.38%高いことを示した。さらに,著者らのアルゴリズムはより強いロバスト性とより高いマッチング精度を有した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  ヒストグラム ,  照明 ,  クラッタ ,  *アルゴリズム ,  オクルージョン ,  類似性 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 非剛体 ,  不均衡 ,  *マッチングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  光通信方式・機器  (ND10000B) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 類似性 ,  マルチ