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J-GLOBAL ID：202002278769226062   整理番号：20A1156648

最近傍量子化距離クラスタリングに基づく残差中心集合画像表示【JST・京大機械翻訳】

Residual Central Aggregation Image Representation Based on Nearest Neighbor Quantization Distance Clustering

著者 (5件)： Zhang Linna (貴州大学机械工程学院,貴陽,550025) ,  Liang Liequan (广東財経大学信息学院,广州,510320) ,  Zheng Xinwei (广東財経大学信息学院,广州,510320) ,  Han Shichao (北京交通大学計算机与信息技術学院,北京,100044) ,  Cen Yigang (北京交通大学計算机与信息技術学院,北京,100044)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 35  号： 1  ページ： 79-88  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 累積残差と画像表示の局部的重合記述子ベクトル(Vectoroflocallyaggregateddescriptors,VLAD)方法。各記述子と対応する最隣接符号語が獲得した残差値の大きさが異なり、各符号語に対応する記述子の数量が不確定であるため、過累積と累積問題が存在する。この問題に照準を定めて,距離クラスタリングの残差中心集合に基づく画像表現の新しい方法を提案した。まず第一に,データベース画像の局所的記述子を抽出して,クラスタによってコードブックを得る。次に,局所記述子を最近傍法によりコードブックに量子化し,局所記述子と最近傍符号語の間のユークリッド距離を求めた。さらに,すべての距離をクラスタ化し,中心集合を得て,各局所記述子と最近傍符号語の間のユークリッド距離が中心集合の最近傍に求められ,中心集合における各中心に対応する記述子と最近傍符号語の間の残差の中心を求める。そして,各符号語のすべての残差中心を累積的に求める。最後に,すべての符号語の対応する累積ベクトルを,順番にカスケードして,最後に画像表示を得た。HolidaysとUKBデータセットの画像検索実験の結果は,提案した画像表示方法が直接累積残差と画像表示のVLAD法より効果的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *量子化 ,  データベース ,  不確実性 ,  *残差 ,  重合 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  符号表 ,  画像検索
準シソーラス用語： 画像表現 ,  *画像表示 ,  符号語 ,  Euclid距離 ,  最近傍法 , 【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 (5件)： 量子化 ,  クラスタリング ,  残差 ,  集合 ,  画像表示