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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
7ページ |
■発行日
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2018/07/01 |
| ■タイトル |
SLICを用いた教師無し抽出物体の画像検索 |
| ■タイトル(英語) |
Object Image Retrieval Based on Unsupervised SLIC |
| ■著者名 |
二敷 拓人（東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻），和田 成夫（東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻） |
| ■著者名(英語) |
Hiroto Nishiki (Course of Electrical and Electronics Engineering, Graduate Schhol of Engineering, Tokyo Denki University), Shigeo Wada (Course of Electrical and Electronics Engineering, Graduate Schhol of Engineering, Tokyo Denki University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.138 No.7 （2018）特集：平成29年電子・情報・システム部門大会
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| ■本誌掲載ページ |
853-859ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/138/7/138_853/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
物体抽出，画像特徴，物体画像検索 object extraction，image feature，object-based image retrieval |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
In this paper, an object image retrieval method based on unsupervised SLIC is proposed. To represent the object in background, local texture feature as well as global edge and color features are extracted from the extracted object region to generate unified robust feature vectors. To show the effectiveness of our method, noisy object image retrieval using real and standard image databases were executed. The precision rates obtained by the cross-validation were calculated to evaluate the performance of image retrieval. High-performance object image retrieval was achieved compared with the content-based image retrieval method using the same types of combined robust features. |
| ■版 型 |
A4 |
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