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J-GLOBAL ID：202002279462006389   整理番号：20A1075102

RBFニューラルネットワークに基づく画像のスパース表現【JST・京大機械翻訳】

Sparse Representation of Images based on RBF Neural Network

著者 (5件)： Chen Zhaodi (School of Mathmatical Sciences, Soochow University, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100190) ,  Gui Sheng (School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100049) ,  Chen Hong (School of Mathmatical Sciences, Soochow University, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100190) ,  Wu Chenjian (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100190) ,  Chen Minxin (School of Mathmatical Sciences, Soochow University, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China,100190)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITNEC  ページ： 830-835  発行年： 2020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： 本論文では,画像データのスパース表現のためのモデルと対応するアルゴリズムを提示した。入力画像を近似するために,少数の楕円Gauss関数を持つRBFニューラルネットワークを用いた。本モデルにおけるL_1正則化による非線形最適化問題を解くことにより,画像データのスパース性を達成した。実験結果は,著者らの方法が,非常に少ない数の楕円Gauss関数によって,良好な精度で入力画像を表すことができることを例証した。この方法は一般的な表面と形状の表現に適用できる。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： アルゴリズム ,  *正則化
準シソーラス用語： 画像データ ,  Gauss関数 ,  スパース性 ,  非線形最適化 ,  *スパース表現 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク ,  インプット画像 , 【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)： RBFニューラルネットワーク ,  スパース表現