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J-GLOBAL ID：202202263025389663   整理番号：22A0310970

グラフネットワークと知覚層を用いた画像スタイル認識【JST・京大機械翻訳】

Image Style Recognition Using Graph Network and Perception Layer

著者 (2件)： Wang Quan (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Feng Guorui (School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13069  ページ： 565-574  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Art画像は,通常,疼痛者の時間,文化および個人感情の背景を伝えることができる。視覚芸術は,芸術者との距離を閉じるだけでなく,我々の生活を豊かにする。コンピュータ支援手段を通して視覚スタイルを認識することは,非常に意味がある。しかしながら,既存の方法は,地域スタイル間の相関を十分に調査せず,芸術画像のスタイル情報を完全に記述することは困難であった。本論文では,グラフスタイルの特徴と大域的スタイル特徴を集約できる2分岐ネットワーク構造を提案した。特にグラフネットワークを導入してグラフスタイルを捉えるために芸術的画像領域のスタイル間の相関を構築した。さらに,大域的スタイルを捉えるためにクロスレイヤ相関特徴を学習するための知覚層を設計した。実験結果は,3つのスタイルデータセットにおいて提案方法の優位性を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  芸術 ,  *画像 ,  ネットワーク構造 ,  疼痛 ,  CAE【計算機】
準シソーラス用語： クロスレイヤ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： スタイル表現 ,  グラフネットワーク ,  スタイル認識

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： グラフ ,  知覚 ,  スタイル