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J-GLOBAL ID：202002275312631785   整理番号：20A1998612

Fisher GLCMとグラフモデルを用いた画像検索法【JST・京大機械翻訳】

Image Retrieval Method with Fisher GLCM and Graph Model

著者 (3件)： Hua Honghu (College of Electronic Science, National University of Defense Technology, Changsha, P. R. China) ,  Cheng Jianghua (College of Electronic Science, National University of Defense Technology, Changsha, P. R. China) ,  Liu Tong (College of Electronic Science, National University of Defense Technology, Changsha, P. R. China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICVIP 2018  ページ： 150-154  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： コンテンツベース画像検索(CBIR)技術は,画像ビッグデータから必要な画像を見つけるための最新の話題である。フィッシャーGLCMとグラフモデルによる新しい画像検索方法を本論文で提案した。新しい方法は,画像の異なる特徴を抽出するために,Fisher GLCM特徴を有する新しい画像記述子を設計した。そして,画像検索の性能を改良するために,グラフモデルを用いることによってカイ二乗距離とグラフ距離に基づく2回検索方式を提示する。ImageCLEFデータセットに関する実験は,新しい方法が平均精度と想起の最も高い値を有することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像検索

著者キーワード (5件)： CBIR ,  Fisher ,  GLCM ,  グラフモデル ,  画像検索

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： GLCM ,  グラフモデル ,  画像検索