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J-GLOBAL ID：202102214786745222   整理番号：21A2640164

低次元HOGに基づく改良型MB-LBP特徴抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved MB-LBP Feature Extraction Algorithm Based on Reduced-dimensional HOG

著者 (4件)： Yu Lijun (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University,Harbin,China,150001) ,  Li Qing (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University,Harbin,China,150001) ,  Wang Hui (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University,Harbin,China,150001) ,  Shi Ce (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University,Harbin,China,150001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： ICMA  ページ： 779-783  発行年： 2021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： Biometrics同定技術は,情報処理の分野で徐々に研究ホットスポットになった。バイオメトリック同定技術のステップとして,特徴抽出処理は重要な役割を果たす。既存の特徴抽出アルゴリズムの短所に狙いを定めて,ノイズ干渉,大量の計算,高次元と不完全な特性に脆弱であり,本論文は,縮小次元HOGに基づく改良MB-LBP特徴抽出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,画像のテクスチャ特徴を抽出するためにMB-LBPを使用し,エッジ特徴を抽出するために低次元HOGを使用する。連続融合を通して,完全な画像特徴を形成した。提案したアルゴリズムを,HOG特徴抽出,次元縮小HOG特徴抽出,およびMB-LBP特徴抽出による実験的シミュレーション比較によって検証した。本論文のアルゴリズムは,特徴抽出における強い反干渉能力,低次元,および完全な特徴の特性を持っている。Copyright 2021 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 ,  干渉 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  情報処理 ,  *特徴抽出 ,  画像特性 ,  ホットスポット ,  高次元 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  *低次元 ,  テクスチャ特徴 , 【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)： 低次元 ,  HOG ,  LBP ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム