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J-GLOBAL ID：202202227862352317   整理番号：22A0696931

虹彩画像の圧縮サンプリングのためのスパース性平均化による基底追跡【JST・京大機械翻訳】

Basis Pursuit With Sparsity Averaging for Compressive Sampling of Iris Images

著者 (7件)： Rahim Tariq (Department of IT Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Republic of Korea) ,  Magdalena Rita (School of Electrical Engineering, Telkom University, Bandung, Indonesia) ,  Pratama I Putu Agus Eka (Department of Information Technology, Faculty of Engineering, Udayana University, Bali, Indonesia) ,  Novamizanti Ledya (School of Electrical Engineering, Telkom University, Bandung, Indonesia) ,  Ramatryana I Nyoman Apraz (Department of IT Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Republic of Korea) ,  Shin Soo Young (Department of IT Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Republic of Korea) ,  Kim Dong Seong (Department of IT Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Republic of Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 13728-13737  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,RGB-BPSAと呼ばれるスパース性平均化(SA)による基底追跡(BP)の3つのRGB反復を用いた有色虹彩画像の新しい圧縮サンプリング(CS)を提案した。RGB-BPSAにおいて,BP再構成の性能を改善するために,多重コヒーレント辞書の平均を用いてスパース性基底を実行した。実験では,まず,ウェーブレット分解のレベルを研究し,最良の再構成結果を分析した。第二に,圧縮速度(CR)の影響を考察した。第三に,分解能の影響を調べた。最後に,SAのまばらな基底を,既存の基礎,すなわち,カーブレット,Daubechies-1またはhaar,Daubechies-8と比較した。既存のCS上の優れたRGB-BPSAは,同じCRにおいてより高い信号対雑音比(SNR)と構造類似性(SSIM)指数を有するより良い視覚品質によって示した。さらに,RGB-BPSAがカーブレットを凌駕する再構成時間も調べた。Copyright 2022 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： SN比 ,  *コヒーレンス ,  基底 ,  分解能 ,  信号解析 ,  多重化 ,  再構成 ,  *医用画像 ,  類似性 ,  *性質
準シソーラス用語： *スパース性 ,  視覚品質 ,  *虹彩画像 ,  *圧縮センシング ,  カーブレット ,  ウェーブレット分解 ,  構造的類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 虹彩画像 ,  圧縮サンプリング ,  スパース性 ,  平均 ,  基底 ,  追跡