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J-GLOBAL ID：202002291918935177   整理番号：20A0300389

Camouflage設計におけるSOFMに基づく画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Image segmentation based on SOFM in camouflage design

著者 (3件)： Chu Miao (Xi’an Technological Univ. (China)) ,  Zhuang Mengying (Xi’an Technological Univ. (China)) ,  Sun Tianhui (Xi’an Technological Univ. (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11373  ページ： 113731E-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カモフラージュパターン設計は,いくつかの色を用いて自然背景をシミュレートすると仮定されている。したがって,自動的にカモフラージュパターンを設計するために,バックグラウンド画像のテクスチャ特徴を,最近,カモフラージュ研究分野におけるホットトピックである画像分割技術によって抽出した。画像平均クラスタリングセグメンテーションは画像セグメンテーションの最も一般的な方法である。しかし,画素値差を直接用いることにより画像の詳細を失うことが容易である。存在における平均クラスタ化セグメンテーションの欠陥を解決するために,SOFMに基づく画像分割法を本論文で提案して,人工知能ネットワーク学習の技術と結合して,それは画像のより詳細を保持することができて,平均クラスタ化方法の欠陥を作った。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  人工知能 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  学習
準シソーラス用語： 画素値 ,  テクスチャ特徴 ,  *画像セグメンテーション , 【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)： 設計 ,  画像セグメンテーション