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J-GLOBAL ID：202102224453485551   整理番号：21A0894953

最新技術:コンテンツベース画像検索システムのための類似性評価【JST・京大機械翻訳】

State-of-Art: Similarity Assessment for Content Based Image Retrieval System

著者 (3件)： Patel Bhagwandas (Uttrakhand Technical University,Research Scholar, Electronics Department,Dehradun,Uttrakhand,India) ,  Yadav kuldeep (Govt Girls Polytechnic,Assistant Professor, Computer Science Engineering,Saharanpur,UP,India) ,  Ghosh Debashis (IIT Roorkee,Professor, Electronics and Communication Engineering,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： iSSSC  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： CBIR(コンテントベース画像検索)は,画像コンテンツの類似性に依存する特定のクエリ画像に対して類似の画像を検索するアプローチである。特徴ベクトルと特徴マイニングプロセスの間の類似性測定は,最上の画像検索タスクである。CBIRの性能は,画像から採掘された理想的な特徴および距離メトリック(類似性測度)の適切な選択の両方に依存する。CBIR性能を改善するために様々な検索手順が確立された。本論文は,CBIRで利用されるいくつかの類似性測度の要約と,テクスチャと色特徴に関するこれらの距離メトリックの比較研究を提示する。HSVとカラーモーメントによって,カラー特徴を,Gaborウェーブレットフィルタ(GWF)によってマイニングし,テクスチャ特徴である。Manhattan距離(MHD),コサイン角度距離(CAD),ユークリッド距離(ED),Geodesic距離(GD),Minkowski距離(MKD),Jaccard距離(JD),Chebyshev距離(CD),Hamming距離(HD),Mahalanobis距離(MHBD),地球上の距離(EMD),Kullback Difference Leibler発散(KLD),およびBhattacharya距離(BD)のような類似性測度を特徴類似性のために分析した。本研究の目的はCBIRに対する様々な類似性測度の性能を解析することである。本論文では,異なるテクスチャと色特徴ベクトルに対するCBIRシステムにおける様々な類似性測度の系統的な比較を行った。色およびテクスチャ特徴(HSV,モーメントおよびGWF)および色およびエッジ指示記述子(CEDD)のような2つのCBIRシステムの性能を計算した。バタフライ最適化アルゴリズム(SVR-BOA)分類器によるサポートベクトル回帰を用いて,両システムの性能を異なる類似性特徴に対して比較した。比較結果をWANGデータベース上でテストし,精度,および再現に関するこれらすべての類似性測度の性能を2つのCBIRシステムに対して評価した。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： 測度 ,  データベース ,  最適化手法 ,  モーメント ,  類似性 ,  *画像検索 ,  Hamming距離
準シソーラス用語： *コンテンツベース画像検索 ,  特徴ベクトル ,  Mahalanobis距離 ,  クエリー ,  Euclid距離 ,  ホップ数 ,  サポートベクトル回帰 ,  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 (3件)： コンテンツベース画像検索 ,  類似性 ,  評価