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J-GLOBAL ID：201702273589583911   整理番号：17A0173169

画像セグメンテーションに使用されるパラメトリック形状事前モデル【Powered by NICT】

Parametric shape prior model used in image segmentation

著者 (3件)： Zhou Zhiheng (College of Electronics and Information Engineering, South China University of Technology) ,  Dai Ming (College of Electronics and Information Engineering, South China University of Technology) ,  Zhong Huiqiang (College of Electronics and Information Engineering, South China University of Technology)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu(Yingwenban)  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu(Yingwenban))
巻： 27  号： 5  ページ： 1115-1121  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2630A  ISSN： 1004-4132  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 閉塞,早口症と低コントラストエッジの周波数のために,灰色強度ベースの動的輪郭モデルは,しばしば,意味のあるオブジェクトのセグメンテーションに失敗している。事前形状情報は通常望ましい物体のセグメンテーションを行うために利用されている。パラメトリック形状事前分布モデルを提案した。最初に,主成分分析を用いて,物体形状を訓練することであると形質転換は形状表現に追加した。エネルギー関数をカーネル密度関数のエネルギー事前形状,灰色強度エネルギーおよび形状制約エネルギーの組合せにより構築される。物体境界抽出プロセスは物体形状のプロセスを解くパラメータに変換される。の他に,望ましいオブジェクトが他のオブジェクトにより隠蔽されている場合,二新しい形状前エネルギー関数を定義し,またはそれらのいくつかの部分を欠いている。最後に,数値実装のために提案した交互適切な反復解決法。人工的画像および実画像上での実験を行い,提案した方法のロバスト性と精度を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  周波数 ,  ロバスト性 ,  主成分分析 ,  形質転換 ,  制約条件 ,  *セグメンテーション ,  分布モデル ,  *画像セグメンテーション
準シソーラス用語： 密度関数 ,  エネルギー関数 ,  形状表現 ,  動的輪郭 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像セグメンテーション ,  形状事前 ,  主成分分析 ,  カーネル密度関数

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 画像セグメンテーション ,  モデル