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J-GLOBAL ID：202102284319670567   整理番号：21A2867443

ミツバチ交配最適化に基づくマルチレベル最小交差エントロピー閾値選択【JST・京大機械翻訳】

Multilevel minimum cross entropy threshold selection based on the honey bee mating optimization

著者 (1件)： Horng Ming-Huwi (Department of Computer Science and Information Engineering, National PingTung Institute of Commerce, No. 51, MinSheng E. Rd., Pingtung City 900, Taiwan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 37  号： 6  ページ： 4580-4592  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像閾値化は画像処理とパターン認識のための重要な技術である。多くの閾値技術が文献で提案されている。それらの中で,最小交差エントロピー閾値(MCET)は広く応用されている。本論文では,ミツバチ交配最適化(HBMO)の技術に基づく新しいマルチレベルMCETアルゴリズムを提案した。3つの異なる方法には,網羅的探索,粒子群最適化(PSO),および量子粒子群最適化(QPSO)法も,提案した方法の結果と比較するために実行した。実験結果は,提案したHBMOベースのMCETアルゴリズムが,徹底的探索法によって調べた最適のものに非常に近い複数の閾値を効率的に探索できることを明らかにした。他の2つの閾値法と比較して,HBMOベースのMCETアルゴリズムを用いたセグメンテーション結果は最良であった。さらに,HBMOベースのMCETアルゴリズムの収束は迅速に達成でき,その結果は,提案したHBMOベースのMCETアルゴリズムが効率的であることを検証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *エントロピー ,  *最適化 ,  パターン認識 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  *ミツバチ ,  *交配
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *マルチレベル ,  画像閾値 ,  探索法 ,  閾値選択 ,  *ミツバチ交配最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像閾値化 ,  クロスエントロピー ,  粒子群最適化 ,  ミツバチ交配の最適化 ,  量子粒子群最適化

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ミツバチ交配最適化 ,  マルチレベル ,  交差エントロピー ,  閾値選択