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J-GLOBAL ID：201702290799251701   整理番号：17A0263055

低スケール」モデルに基づく画像の高速分類方法【JST・京大機械翻訳】

Efficient Method for Image Classification Based on Low-Scale Bag of Word Model

著者 (5件)： Xiao Zhe (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Qin Zhiguang (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Ding Yi (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Lan Tian (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Yu Yue (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China)
資料名： Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 45  号： 6  ページ： 997-1001  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1475A  ISSN： 1001-0548  CODEN： DKDAEM  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」モデルの効率を改善するために,新しいフレームワークを提案した。この方法は,ウェーブレット変換によって得られた低スケール画像の表示において,低スケール画像から単一スケールのSIFT特徴を抽出し,低スケールの視覚辞書を構築する。画像の初期の特徴次元を大幅に減少させることによって,この方法は,視覚的辞書を迅速に確立することができて,効果的に後続の画像分類の時間を減少することができた。カリフォルニア101データセットのすべての8画像の分類試験により,提案方法は,分類性能を保証することができ,そして,従来の」モデルに基づく画像分類効率を,効果的に改善することができた。実験結果は,この方法がピラミッドマッチングの」モデルの分類性能と分類効率を完全に向上させることができ,従来の」モデルとその誘導法に広く適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高速度 ,  視覚 ,  ウェーブレット変換 ,  カリフォルニア州 ,  *画像
準シソーラス用語： 画像分類 ,  *分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： bag-of-words ,  computer vision ,  image classification ,  scale invariant feture transform(SIFT) ,  wavelet transform

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)： スケール ,  モデル ,  分類方法