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J-GLOBAL ID：201702281284818468   整理番号：17A0066435

ファジィ概念ラティスに基づく視覚単語生成手法【JST・京大機械翻訳】

Visual Words Generation Method Based on the Fuzzy Concept Lattice

著者 (4件)： Wang Yaping (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology) ,  Zhang Sulan (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology) ,  Zhang Jifu (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology) ,  Hu Lihua (School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 8  ページ： 1868-1872  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 一般的な概念格子を利用してシーン画像を表現する視覚単語を生成することは、ある程度にシーン分類の精度を向上させることができるが、この格構造は二値マッピング関係を表すだけで、シーン分類精度は高くない。ファジィ概念格子は,一般的概念格子の階層的表現知識の特性だけでなく,多値写像の特性を持ち,不確実な知識を抽出するための有効なツールとなる。まず第一に,訓練画像の視覚的袋モデルによって表現される多値写像特性のバックグラウンドを生成し,次に,それらの階層構造を用いて,メンバシップ関数の間の距離を縮小することによって,部分的雑音を減少させる。最終的に,場面分類の精度が高い最適範囲を見つけることによって,最後に,この方法の有効性を実証するために,いくつかの場面の視覚単語集合を効果的に抽出した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 階層構造 ,  *ラチス ,  メンバシップ関数 ,  *視覚 ,  写像 ,  雑音 ,  *単語 ,  不確実性 ,  *曖昧さ ,  画像
準シソーラス用語： シーン分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： scene classification ,  BOV(bag of visual words) ,  fuzzy concept lattice ,  multi-valued mapping

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： ファジィ ,  概念 ,  ラティス ,  視覚 ,  単語 ,  手法