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複数のゲシュタルト的群化知覚を考慮した類似画像検索
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/18051
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/18051116b8914-2b61-488b-9601-5cff9aae1502
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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25330214seika.pdf (287.5 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2016-10-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 複数のゲシュタルト的群化知覚を考慮した類似画像検索 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | CBIR System Considering Gestalt's Grouping Factors for Image Regions | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
阿部, 孝司
× 阿部, 孝司
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | 類似画像検索, CBIR, ゲシュタルト心理学, 群化, パターン認識 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||
| 著者(英) | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 値 | ABE, Koji | |||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||
| 値 | 近畿大学理工学部; 准教授 | |||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||
| 値 | Kindai University | |||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||||||
| 著者 外部リンク | ||||||||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25330214/ | |||||||||
| 版 | ||||||||||
| 出版タイプ | NA | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2015) p. 1-5, 発行日 2016 |
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| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）：CBIRの性能向上を目的として、本研究では以下の機能を実現させた。(1)図形商標を対象に群化要因「よい連続性」を測定するモデルを提案し、そのカスタマイズを進めた。(2)胃X線像を用いた健常胃判別において、胃壁に出現する襞模様や胃輪郭線の抽出に(1)を適用し有効に機能すると示唆された。(3)内視鏡画像を用いた内痔自動診断において、うっ血領域の抽出に対する前処理として(1)を適用し濃淡画像のオブジェクト認識にも適用可能性があると示唆された。(4)Webカメラ映像からVDT作業者のモニタリングシステムを開発した。画像特徴量を抽出する際、(1)を含めた群化領域認識手法の一部を適用した。 研究成果の概要（英文）：To enhance performance of CBIR for trademarks, the following subjects were investigated. Besides, to examine their performance more, the proposed methods were applied for pre-processing methods in medical image processing: (1) A model for measuring a grouping factor of good continuity was proposed and its performance was examined to trademarks (black and white image). Then, the model was improved by trials and errors, (2) In a computer-aided diagnosis (CAD) for stomach cancers using X-ray images (gray image), the model of (1) was utilized to extract folds and boundary of stomach area, (3) In a CAD for hemorrhoids using endoscopic images (color image), the model of (1) was utilized to extract congestive region in abnormal cases; and (4) A system for monitoring the VDT work to a PC user using a webcam was developed, where the proposed method of recognizing grouping areas including the model of (1) was utilized to extract an image feature from images obtained by the webcam. |
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| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2013～2015; 課題番号：25330214; 研究分野：メディア情報学、人間工学; 科研費の分科・細目： | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||||||
| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
