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J-GLOBAL ID：202102250046789055   整理番号：21A1299942

SVMとDenseNetアーキテクチャを組み合わせた花の分類方法【JST・京大機械翻訳】

A Flower Classification Method Combining DenseNet Architecture with SVM

著者 (2件)： Liao Liefa (School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,China) ,  Zhang Saisai (School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CIS  ページ： 25-29  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： 花の同定は,異なる開花角度,複雑な背景および異なる花種の類似性における光強度により緊急の課題になる。サポートベクトルマシン(SVM)と高密度Netアーキテクチャを結合することに基づく分類方法DN-F-SVMを,花認識のために提案する。最初に,高密度接続機構と特徴再利用の特性を有する畳込みアーキテクチャ高密度Netを,データを訓練するために利用した。次に,高密度Netの接続層から得られた花特徴を抽出して,効率的特徴を高速相関ベースフィルタ(FCBF)の特徴選択法で選択して,それはSVMと結合して,花分類を達成した。提案した分類法DN-F-SVMをOxford-17とOxford-l02花データセットで訓練した。それは,既存の方法より高い99.12%と98.90%の認識率を持ち,その優れた認識性能を完全に実証した。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： 畳込み ,  特徴選択 ,  開花 ,  再利用 ,  類似性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 光強度 ,  分類法 ,  高密度 ,  認識率 , 【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 (4件)： SVM ,  アーキテクチャ ,  花 ,  分類方法