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J-GLOBAL ID：202002282094599389   整理番号：20A1244498

コンテンツベース画像検索のための改良型グレースケール量子化を用いた画像最適化【JST・京大機械翻訳】

Image Optimization using Improved Gray-Scale Quantization for Content-Based Image Retrieval

著者 (2件)： Artemi Mahmoud (Institute for Research in Applicable Computing, University of Bedfordshire,Luton,UK) ,  Liu Haiming (School of Computer Science and Technology, University of Bedfordshire,Luton,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOA  ページ： 1-6  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： 画像量子化は,コンテンツベース画像検索(CBIR)システムにおける重要なプロセスである。本研究では,カラー画像量子化を用いて,特徴抽出段階を確立する前にカラービンの数を低減した。最適化された特徴表現を得るために,画像の入力画素分布の広い次元を適切な数の出力(符号化ピクセル値)にマッピングすることにより,改良型グレイスケール(IGS)手順を修正し適用した。したがって,システム分類に及ぼす種々のパラメータを用いたIGS法の影響を研究する。システム性能に最も適切な色強度の数を決定するために,画像分類タスクのセットを,Coral-1000データセット上のサポートベクトルマシン分類器を用いて実行した。したがって,システムの精度を評価するために,データセットにおける各画像カテゴリの精度,リコール,およびF1スコアの観点からいくつかのメトリックスを考慮した。さらに,画像検索性能を保存または強化することを目的として,コンパクトな色次元を生成する三色最適化法の比較を示した。結果は,著者らのIGSベースのCBIRシステムが,色の深さが各色成分において3つのビットに減少したときでも,より良く機能することを示した。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： *最適化 ,  *量子化 ,  *グレースケール ,  特徴抽出 ,  画素 ,  画像量子化 ,  *画像検索 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *コンテンツベース画像検索 ,  画像分類 ,  メトリックス ,  システム性能 ,  画素値 ,  色強度 ,  特徴表現 , 【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 (4件)： コンテンツベース画像検索 ,  グレースケール ,  量子化 ,  最適化