文献

J-GLOBAL ID：202202213743404705   整理番号：22A0907310

画像分類における特徴抽出と構築のための遺伝的プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Genetic programming for feature extraction and construction in image classification

著者 (4件)： Fan Qinglan (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, P.O. Box 600, Wellington, New Zealand) ,  Bi Ying (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, P.O. Box 600, Wellington, New Zealand) ,  Xue Bing (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, P.O. Box 600, Wellington, New Zealand) ,  Zhang Mengjie (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, P.O. Box 600, Wellington, New Zealand)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 118  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 遺伝的プログラミング(GP)は画像分類にうまく適用され,有望な結果を達成した。しかしながら,ほとんどの既存の方法は,二値画像分類タスクのみを扱うか,あるいは特徴抽出のためにGPを用いてマルチクラス画像分類を行うための事前定義分類器を必要とする。これは,分類器と特徴の組み合わせが画像分類タスクに最も有効であるので,それらの柔軟性を制限する。さらに,高い画像変動は特徴抽出と画像分類の困難さを増加させる。本論文では,新しいプログラム表現,新しい機能および新しい端末を用いたGPアプローチを提案した。新しい方法は,特徴抽出,特徴構築,および分類,自動的に,そして,同時に,実行することができる。それは,情報画像特徴を抽出,構築することができ,あらかじめ定義された分類器に頼る代わりに適切な分類アルゴリズムを選択し,二値およびマルチクラス画像分類タスクの分類を行う。さらに,進化したGPプログラムのサイズを動的に調整するための母集団の適応性に基づく新しい突然変異オペレータを開発した。異なる変動と困難を有する8つのデータセットに関する実験結果は,提案した方式が大部分のベンチマーク方法より高い分類精度を達成することを示した。さらなる分析は,GP進化プログラムが適切なツリーサイズと潜在的に高い解釈可能性を有することを示した。Copyright 2022 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： 表現 ,  オペレータ ,  *分類 ,  *特徴抽出 ,  突然変異 ,  *画像 ,  画像特性 ,  柔軟性 ,  端末装置 ,  計算機アルゴリズム ,  母集団 ,  ベンチマーク ,  二値画像 ,  *遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： *画像分類 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 遺伝的プログラミング ,  画像分類 ,  表現 ,  特徴抽出 ,  特徴構築

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像分類 ,  特徴抽出 ,  構築 ,  遺伝的プログラミング