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J-GLOBAL ID：201602284535293807   整理番号：16A0785200

大容量データの画像処理の空間スケールマイニングアルゴリズムと応用に向けて【JST・京大機械翻訳】

Big Data Image Scale Space Mining Algorithm and Its Application

著者 (6件)： Liu Lizhao (School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology) ,  Hong Jiangshui (School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology) ,  Liu Lili (School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology) ,  Zhu Shunzhi (School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology) ,  Yin Huayi (School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology) ,  Xu Huarong (School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology)
資料名： Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao  (Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 49  号： 11  ページ： 1731-1735  発行年： 2015年11月28日 
JST資料番号： W1060A  ISSN： 1006-2467  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大容量データのマイニング,および融合分析の基礎理論の問題に対して,具体的なことは操作の大データスケール空間マイニングおよび融合分析方法を提案した。物理空間における無限小の質点型熱源熱量によって拡散法則,大データ非線形スケール空間の拡散方程式を導いた。異方性の各方向でウェーブレット熱源関数を調整することが,異方性の大きいデータは非線形スケール空間を構築し;等方性ガウスカーネル関数を熱源として等方性大データ非線形スケール空間を構築し,この空間を中核として各異方性特徴マイニングアルゴリズムを設計した。実験結果から,各異方性ウェーブレット空間熱源をコアにしたマイニングアルゴリズムは等級を差別強化検出、特徴、特徴をロックし最終的には安定な特徴を統合化を行うことができる,等方性大データはガウス空間をコアの検出アルゴリズムとしてデータに対する大量の一般化特徴検出が行えることを示す。光強度色相飽和度、主成分分析、重み関数を熱源として単一熱源と非線形複合熱源大データ空間を構築して,さらには多種のタイプの掘削と融合実験を行った;融合アルゴリズムを設計した。実験結果は,明瞭度の相関係数は、情報エントロピー、標準偏差特徴点数、安定した特徴点数等の指標の点では,非線形スケール空間結合大データが単一熱源との融合空間および従来方法より優れていること示す。上記総合結論できる:大容量データの非線形スケール空間は、開放性,強い拡張性と適応性を持つ。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  拡散方程式 ,  標準偏差 ,  主成分分析 ,  熱源 ,  相関係数 ,  色相 ,  波束 ,  適応性 ,  重み関数 ,  飽和度 ,  等方性
準シソーラス用語： 光強度 ,  スケール空間 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： nonlinear big data scale space ,  heat diffusion ,  diffusion equation ,  feature mining ,  image fusion

分類 (4件)： 医療制度  (GB04020H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大容量データ ,  画像処理 ,  応用