自然および人工画像上のコンテンツベース画像検索【JST・京大機械翻訳】

Irianto Suhendro Y.; Galih Muhammad; Agus Isnandar; Darmawan Abdi; Lindar

文献

J-GLOBAL ID：202002268418529276 整理番号：20A2505378

自然および人工画像上のコンテンツベース画像検索【JST・京大機械翻訳】

Content Based Image Retrieval on Natural and Artificial Images

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資料名：
巻： 917 号： 1 ページ： 012061 (10pp) 発行年： 2020年
JST資料番号： W5559A ISSN： 1757-8981 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

データまたは情報は,テキストで提示されるだけでなく,画像の形でも他の形式で提示できる。静止画像データと移動画像は,テキストデータよりはるかに大きい記憶を必要とする。その結果,ディジタル画像をインデクシングして検索するプロセスを高速化し,必要なストレージを低減する方法が必要である。したがって,ディジタル画像の形での増加するデータは,インターネットにおけるコンピュータと画像データ転送の速度と性能を低下させない。本論文では,WWWにおける画像に対する国際標準として現在考えられているJPEG画像を探索することを試みた。現在,頻繁に,またはインターネットで使用されているメディアに保存される画像の大部分はJPEGフォーマットである。このJPEGフォーマットは,他のフォーマットに比べて多くの利点があり,JPEGの利点はPNGやTIFのような他のものに比べて小さい。したがって,JPEGは,画像自体の品質を減らすことなく,貯蔵の節約において非常に重要な役割を果たす。CBIR法を用いて,自然画像と人工画像検索の有効性と速度を決定し,5000以下の画像を用いた研究,および50から80までのクエリの適用を行った。結果は,有効性に関して,自然画像より良い画像が自然画像より良いことを示した。手で,自然画像の検索速度は人工画像に比べて非常に良くなった。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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