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J-GLOBAL ID：202102221506452390   整理番号：21A0305017

混合有限要素法と直交Legendreモーメントによる画像分類【JST・京大機械翻訳】

Image Classification by Mixed Finite Element Method and Orthogonal Legendre Moments

著者 (3件)： Hjouji Amal (TIAD Laboratory, Sultan Moulay Slimane University, Beni Mellal, Morocco) ,  EL-Mekkaoui Jaouad (Transmission and Information Processing Laboratory, EST, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Jourhmane Mosatafa (TIAD Laboratory, Sultan Moulay Slimane University, Beni Mellal, Morocco)
資料名： Pattern Recognition and Image Analysis  (Pattern Recognition and Image Analysis)
巻： 30  号： 4  ページ： 655-673  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4833A  ISSN： 1054-6618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,画像データベースに対する新しい分類システムを提案し,特に雑音のある幾何学的に歪んだ画像に対して有効である。このシステムは3段階から成る。第一段階では,有限要素法(FEM)を用いてPeronaとMalikモデルの分解能に基づく新しい画像雑音除去技術を適用した。第2段階では,画像の特徴ベクトルを抽出するために,得られた雑音除去画像に適用した直交不変モーメントを用いた。このステップにおいて,直交Legendre多項式から導出した直交多項式の新しいセットを用いて,それらを直交適応Legendre多項式と呼ぶ。これらの多項式を用いて,並進,回転,およびスケールに不変である一連の直交モーメントを定義した。第3段階では,計算した特徴ベクトルが入力層の入力である動径基底関数ニューラルネットワーク(RBF)を用いた。提案した方法の有効性を示すために,実験テストと,他のよく知られた分類システムとの比較研究を行った。得られた結果は,このシステムの優位性と効率を示す。Copyright Pleiades Publishing, Ltd. 2020. ISSN 1054-6618, Pattern Recognition and Image Analysis, 2020, Vol. 30, No. 4, pp. 655-673. Copyright Pleiades Publishing, Ltd., 2020. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  多項式 ,  *有限要素法 ,  分解能 ,  並進 ,  *モーメント ,  有効性 ,  *直交性 ,  Legendre多項式 ,  画像データベース ,  雑音除去
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *画像分類 ,  画像雑音除去 ,  直交多項式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像分類 ,  画像雑音除去 ,  有限要素法 ,  Legendre直交モーメント ,  動径基底関数ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 混合有限要素法 ,  モーメント ,  画像分類