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J-GLOBAL ID：202002250490899455   整理番号：20A0223616

ハイブリッドshearlet散乱ネットワークによる画像分類【JST・京大機械翻訳】

Image Classification with Hybrid Shearlet Scattering Networks

著者 (3件)： Ren Qingyun (Hebei Normal University) ,  Zhou Bingyin (Hebei Normal University) ,  Guo Wei (Hebei Normal University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IHMSC  ページ： 304-307  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： 画像分類は,変形や照明変化のような大きな可変性が画像に存在するので,挑戦的な問題である。本論文では,不変画像表現を得るために,シアレット変換と弾性率非線形性のカスケードを用いるシアレット散乱変換を導入した。これはMorletを用いた以前の散乱変換のスパース性を改善する。さらに,画像分類のための深いハイブリッドネットワークを与えた。それは,畳込みニューラルネットワークの初期層として,シート散乱変換を用いた。実験は,提案した方法が,特に限られたサンプル設定において,より良い正確な分類結果を実行できることを実証した。Copyright 2020 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： 非線形性 ,  弾性係数 ,  *ネットワーク ,  *散乱 ,  不変性
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  ハイブリッドネットワーク ,  スパース性 ,  画像表現 ,  照明変化 ,  *画像分類 , 【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 (2件)： 散乱 ,  画像分類