文献

J-GLOBAL ID：202102224935787330   整理番号：21A2713120

大規模画像検索のためのCNNと統合した対称性,FASTスコア,形状ベースフィルタリングおよび空間マッピングを用いた深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Using Symmetry, FAST Scores, Shape-Based Filtering and Spatial Mapping Integrated with CNN for Large Scale Image Retrieval

著者 (5件)： Kanwal Khadija (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230009, China) ,  Ahmad Khawaja Tehseen (Department of Computer Science, Bahauddin Zakariya University, Multan 60800, Pakistan) ,  Khan Rashid (Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230009, China) ,  Abbasi Aliya Tabassum (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230009, China) ,  Li Jing (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230009, China)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 12  号： 4  ページ： 612  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,高度に正確な結果を検索するために,新しいコンテンツベース画像検索方式と組み合わせた深層畳込みニューラルネットワーク上のサンプリング,スコアリング,スケーリング,フィルタリングおよび抑制の対称性を示した。このために,ResNet生成署名の融合を革新的画像特徴を用いて実行した。第一段階では,対称サンプリングを近傍キーポイントから画像上で実行した。その後,回転サンプリングパターンとペアワイズ比較を行い,標準偏差を適用して画像平滑化を返した。これらの平滑化強度の値を局所勾配として計算した。Boxフィルタリングは,最小スケールへの標準偏差によるGaussの近似の結果を調整し,非最大技術によって抑圧した。得られた特徴集合は,パラメータ化された平滑化画像で様々なレベルでスケーリングされる。主成分分析(PCA)低減特徴ベクトルを,ResNet生成特徴と組み合わせた。空間色座標を畳込みニューラルネットワーク(CNN)抽出特徴と統合し,色チャネルを包括的に表現した。提案方法を,Cifar-100(10),Cifar-10(10),ALOT(250),Corel-10000(10),Corel-1000(10),およびFashion(15)を含む挑戦的なデータセットに実験的に適用した。提示した方法は,250のカテゴリーとファッション(15)を有するテクスチャデータセットALOTに関して顕著な結果を示した。提案方法は,Cifar-10とCifar-100ベンチマークに関する重要な結果を報告する。さらに,最先端の方法と比較して,Corel-1000データセットに対して顕著な結果が得られた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *対称性 ,  標準偏差 ,  ファッション ,  *フィルタリング ,  特徴抽出 ,  画像特性 ,  平滑化 ,  主成分分析 ,  ベンチマーク ,  パラメタリゼーション ,  *画像検索
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 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 対称性 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  形状ベースフィルタリング ,  空間マッピング ,  コンテンツベース画像検索 ,  特徴抽出 ,  語のバッグ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (75件)：

• Guo, J.-M.; Prasetyo, H.; Chen, J.-H. Content-based image retrieval using error diffusion block truncation coding features. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 2015, 25, 466-481.
• Singh, J.; Bajaj, A.; Mittal, A.; Khanna, A.; Karwayun, R. Content based image retrieval using gabor filters and color coherence vector. In Proceedings of the 2018 IEEE 8th International Advance Computing Conference (IACC), Greater Noida, India, 14-15 December 2018; pp. 290-295.
• Alhassan, A.K.; Alfaki, A.A. Color and texture fusion-based method for content-based Image Retrieval. In Proceedings of the 2017 International Conference on Communication, Control, Computing and Electronics Engineering (ICCCCEE), Khartoum, Sudan, 16-18 January 2017; pp. 1-6.
• Dubey, S.R.; Singh, S.K.; Singh, R.K. Boosting local binary pattern with bag-of-filters for content based image retrieval. In Proceedings of the 2015 IEEE UP Section Conference on Electrical Computer and Electronics (UPCON), Allahabad, India, 4-6 December 2015; pp. 1-6.
• Verma, M.; Raman, B. Local neighborhood difference pattern: A new feature descriptor for natural and texture image retrieval. Multimed. Tools Appl. 2018, 77, 11843-11866.

タイトルに関連する用語 (10件)： 大規模 ,  画像検索 ,  CNN ,  統合 ,  対称性 ,  FAST ,  スコア ,  フィルタリング ,  空間マッピング ,  深層学習