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J-GLOBAL ID：201702262274888762   整理番号：17A0261205

整形特徴に基づく目標検出アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

ON OBJECT SALIENCY DETECTION ALGORITHM BASED ON INTEGRAL FORM CHARACTERISTICS

著者 (3件)： Hu Yulan (School of Information Science and Engineering,Shenyang Ligong University) ,  Huang Li (School of Information Science and Engineering,Shenyang Ligong University) ,  Pian Zhaoyu (School of Information Science and Engineering,Shenyang Ligong University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 11  ページ： 204-207  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 従来の目標検出アルゴリズムにおいて,顕著な領域の弱化,最も顕著な中心点の抑制,および背景のコントラストの低コントラストの問題を解決するために,新しい目標検出アルゴリズムを提案する。まず第一に,局所的手段としてグレースケール不一致演算子を使用して,局所的テクスチャの不均一性を記述して,最も顕著な中心輝度を改良した。第二に,改良したFTアルゴリズムを用いて,新しい大域的量子化法を確立し,顕著な領域を強化した。第一に,空間的重みづけ法を提案して,孤立性領域の影響を除去するために,提案したグラフを線形に処理して,全体のバックグラウンドとバックグラウンドの間の差異を改良した。最終的に,シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,FTとITTIの6つの典型的目標検出アルゴリズムと比較して,より良い認識精度と安定性を有するだけではなく,また,提案したアルゴリズムの精度と再現率も,より良いことを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 輝度 ,  線形性 ,  グレースケール ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  量子化 ,  不均一性 ,  重みづけ ,  コントラスト
準シソーラス用語： 再現率 ,  認識精度 ,  テクスチャ ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Object saliency detection ,  Gray inconsistent factor ,  Space weight

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 整形 ,  目標 ,  検出アルゴリズム ,  研究