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  1. 学術雑誌論文
  2. 4 自然科学

Evaluation of the Relationships between Saliency Maps and Keypoints

http://hdl.handle.net/10228/00008176
http://hdl.handle.net/10228/00008176
b869ead1-1469-4084-a897-8f65dafe61e3
名前 / ファイル ライセンス アクション
sociorobo_26.pdf sociorobo_26.pdf (2.4 MB)
Item type 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-04-14
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Evaluation of the Relationships between Saliency Maps and Keypoints
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル Evaluation of the relationships between saliency maps and keypoints
言語 en
言語
言語 eng
著者 望月, 隆吾

× 望月, 隆吾

WEKO 30015
Scopus著者ID 57220156004

en Mochizuki, Ryuugo

ja 望月, 隆吾

ja-Kana モチヅキ, リュウゴ


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石井, 和男

× 石井, 和男

WEKO 3456
e-Rad_Researcher 10291527
Scopus著者ID 7403966003
九工大研究者情報 353

en Ishii, Kazuo

ja 石井, 和男

ja-Kana イシイ, カズオ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The saliency map is proposed by Itti et al., to represent the conspicuity or saliency in the visual field and to guide the selection of attended locations based on the spatial distribution of saliency, which works as the trigger of bottom-up attention. If a certain location in the visual field is sufficiently different from its surrounding, we naturally pay attention to the characteristic of visual scene. In the research of computer vision, image feature extraction methods such as Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Speed-Up Robust Features (SURF), Binary Robust Invariant Scalable Keypoint (BRISK) etc., have been proposed to extract keypoints robust to size change or rotation of target objects. These feature extraction methods are inevitable techniques for image mosaicking and Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), on the other hand, have big influence to photographing condition change of luminance, defocusing and so on. However, the relation between human attention model, Saliency map, and feature extraction methods in computer vision is not well discussed. In this paper, we propose a new saliency map and discuss the stability of keypoints extraction and their locations using BRISK by comparing other saliency maps.
書誌情報 en : Journal of Robotics, Networking and Artificial Life

巻 7, 号 1, p. 16-21, 発行日 2020-05-18
出版社
出版者 Atlantis Press
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.2991/jrnal.k.200512.004
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 501
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2405-9021
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2352-6386
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2020 The Authors. Published by Atlantis Press SARL. This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
キーワード
主題Scheme Other
主題 Saliency map
キーワード
主題Scheme Other
主題 binary robust invariant scalable
キーワード
主題Scheme Other
主題 keypoint
キーワード
主題Scheme Other
主題 keypoint stability
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/353_ja.html
論文ID(連携)
値 10361167
連携ID
値 8713
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Ver.1 2023-05-15 13:23:40.156122
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