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J-GLOBAL ID：201702214358897181   整理番号：17A0456684

背景駆動顕著なオブジェクトの検出【Powered by NICT】

Background-Driven Salient Object Detection

著者 (4件)： Wang Zilei (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Xiang Dao (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Hou Saihui (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wu Feng (School of Information Science and Technology, West Campus, University of Science and Technology of China (USTC), Hefei, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 4  ページ： 750-762  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景情報を顕著物体検出のための重要な前処理である,乱雑な背景と多様なオブジェクト部品を含む画像。本論文では,事前背景を利用し,より正確でロバストな顕著なマップを生成することを目的とした包括的に背景駆動顕著物体検出(BD SOD)法を提案した。具体的には,まず,すなわち,地域顕著性値を計算する顕著性推定を行うより前に背景を利用した。この段階では,背景前は3倍の利用のみ背景領域に参照領域を制限し,参照領域の寄与を重みづけ,異なる特徴の重要性を活用した。このような明示的利用からの恩恵を受けて,提案したモデルは,乱雑な背景と多様なオブジェクト部品の負の干渉を緩和できた。顕著性洗練化のための最適化グラフへの事前背景を埋込んだ。特に,二仮想supernodes(背景と前景をそれぞれ表す)は,余分な接合部を紹介した,類似した領域の間の非局所的特徴関係も設定した。これらの接合部は,多様な部品からの摂動を軽減する最適化グラフの出力を増加させると,顕著性値の均一性を達成するのに役立つ。最後に,事前の価値ある背景を利用することで提案したBD SODの有効性を調べるために系統的な研究を提供する。MSRA,THUS1000,PASCAL S,ECSSDを含む複数の公開ベンチマークデータセット上での実験結果により,BD SODは一貫して良く確立されたベースラインよりも優れており,最先端技術レベルの性能を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *接合部 ,  重みづけ ,  情報公開 ,  前処理 ,  最適化 ,  基準線 ,  画像
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  前景 ,  物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 背景 ,  オブジェクト