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J-GLOBAL ID：201702224803775976   整理番号：17A0181580

顕著なオブジェクト検出のための多様体上のロバストなランク付け【Powered by NICT】

Robust Ranking on Manifold for Salient Object Detection

著者 (3件)： Wang Chen ,  Fan Yangyu ,  Xiong Lei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 205-210  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 顕著性検出は,未知のシーンにおける人間の視覚に従った最も重要な物体を自動的に見出すことである。既存のアルゴリズムの多くは種々の顕著な物体特徴を用いた顕著な物体を検出した。本論文では,領域が顕著か否かを決定する多様体上の反復グラフLaplacianに基づくランキングによる新しい顕著性検出法を示した。最初に,いくつかの領域に入力画像を分割し,それからロバストなグラフラプラシアンに基づくランキング関数を計算した。第二に,それぞれバックグラウンドとフォアグラウンドの質問を用いて各領域の顕著性値を推定した。背景質問は画像エッジ特徴の解析を用いて決定した。前景質問は,境界連結性と呼ばれる概念を用いて作製した。実験結果は,提案したアルゴリズムは,最近の最新および古典的アルゴリズムの多くより優れていることを証明した。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： 視覚 ,  *多様体 ,  アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  検出法 ,  連結性 ,  *等級づけ ,  画像
準シソーラス用語： 前景 ,  グラフラプラシアン ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： オブジェクト検出 ,  多様体 ,  ロバスト ,  ランク付け