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J-GLOBAL ID：202002272456253282   整理番号：20A2255608

画像検索システムにおける異なるテクスチャ特徴抽出技術の実験的類似性【JST・京大機械翻訳】

Experimental analogy of different texture feature extraction techniques in image retrieval systems

著者 (2件)： Dhingra Shefali (Guru Gobind Singh Indraprastha University, New Delhi, India) ,  Bansal Poonam (Maharaja Surajmal Institute of Technology, New Delhi, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 37-38  ページ： 27391-27406  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)

抄録/ポイント： コンテンツベース画像検索(CBIR)は,それらの低レベル特徴を抽出することにより,広大な画像アーカイブから関連画像を検索する押出技術である。本研究では,CBIRシステムで使用される5つの最も顕著なテクスチャ特徴抽出技術の追求を詳細に比較した。CBIRシステムによる主な問題は,色,テクスチャおよび形状から成る低レベル特徴の抽出のための技術の適切な選択である。これらの特徴の中で,テクスチャは最も決定的で支配的な特徴の1つである。この特徴の選択は,データベースから検索される画像のタイプに完全に依存する。ここで調査したテクスチャ技術は,グレイレベル共起行列(GLCM),離散ウェーブレット変換(DWT),Gabor変換,カーブレットおよび局所二値パターン(LBP)である。これらを,Wang,Corel-5KおよびCorel-10Kである3つのタッチストーンデータベース上で実験した。CBIRシステムの主パラメータを,すべての技術を使用して,これらのデータベースの正確性,再現,およびF測度のような評価で評価する。詳細な調査の後,LBP,GLCM,およびDWTが,平均精度の観点から,これらのすべてのデータセットにおいて,強調され,比較可能な結果を提供することがわかった。実際の実装に加えて,これらの3つのテクスチャ技術の正確な概念検査も,この論文で提案する。したがって,この解析は,ノイズ,回転などの画像条件と共に実験結果を考慮することによって,適切な特徴抽出技術を選択するのに非常に有益である。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  測度 ,  データベース ,  *特徴抽出 ,  類似性 ,  *画像検索 ,  Gabor変換
準シソーラス用語： コンテンツベース画像検索 ,  離散ウェーブレット変換 ,  グレイレベル ,  共起行列 ,  正確性 ,  カーブレット ,  *テクスチャ特徴 ,  同時生起行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 離散ウェーブレット変換 ,  局所二値パターン ,  精度 ,  F測定 ,  関連性フィードバック ,  リコール

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像検索システム ,  テクスチャ ,  特徴抽出 ,  実験 ,  類似性