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J-GLOBAL ID：202202232998187074   整理番号：22A0397700

ファジィルールとファジィ距離に基づくコンテンツベースリモートセンシング画像検索【JST・京大機械翻訳】

Content-Based Remote Sensing Image Retrieval Based on Fuzzy Rules and a Fuzzy Distance

著者 (5件)： Ye Famao (School of Surveying and Mapping Engineering, East China University of Technology, Nanchang, China) ,  Luo Wei (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Dong Meng (School of Information Engineering, Nanchang University, Nanchang, China) ,  Li Dajun (School of Surveying and Mapping Engineering, East China University of Technology, Nanchang, China) ,  Min Weidong (School of Software, Nanchang University, Nanchang, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8002505.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： リモートセンシング画像検索(RSIR)の方法は,通常,検索プロセスにおける全検索データセットを探索し,多くの時間を要し,不要である。全体の探索時間を減らすために,この論文はファジィルールに基づく新しい検索方式を提案した。提案方法は,2つの方法を用いて画像のファジィクラスメンバーシップを計算する。第1の方法は,畳込みニューラルネットワーク(CNN)によるファジィクラスメンバーシップを予測する。もう1つは,訓練データセット上の画像と各クラス間の距離である画像対クラス距離を使用する。2つのファジィクラスメンバーシップを用いて分類信頼度を測定し,質問画像を3つのファジィ集合,すなわち,分類信頼度に基づく”低分類信頼度”,”中間分類信頼”,および”高分類信頼”に分類した。ファジィルールをファジィ分類に従って構築し,各ファジィ集合の探索空間を選択した。最終探索空間をファジィルールによって得た2つの探索空間によって決定した。さらに,クエリ画像と検索画像間のファジィ距離を用いて検索性能を改善し,ファジィクラスメンバーシップと2つの画像間のユークリッド距離に従って計算した。California,Mercedデータセット(UCMD)およびパターンNetデータベースの大学の実験結果は,著者らの提案方法が検索性能を強化できるだけでなく,他の最先端技術と比較して探索時間も低減することを示した。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： 検索効率 ,  信頼度 ,  データベース ,  ファジィ集合 ,  *曖昧さ
準シソーラス用語： 訓練データ ,  探索空間 ,  *ファジィルール ,  クエリー ,  Euclid距離 ,  *リモートセンシング画像 ,  ファジィ分類 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィルール ,  ファジィ ,  画像検索