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J-GLOBAL ID：201702246739349446   整理番号：17A0380679

RGB-D画像のスケール適応スーパーボクセルセグメンテーション【Powered by NICT】

Scale adaptive supervoxel segmentation of RGB-D image

著者 (4件)： Xu Peng (School of computer Science & Engineering, Nanjing University of Science & Technology, China) ,  Li Jie (School of computer Science & Engineering, Nanjing University of Science & Technology, China) ,  Yue Juan (School of computer Science & Engineering, Nanjing University of Science & Technology, China) ,  Yuan Xia (School of computer Science & Engineering, Nanjing University of Science & Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ROBIO  ページ： 1303-1308  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： スーパピクセルは画像特徴を効果的に捕捉できることを知覚的に意味のある原子領域が存在した。RGB-D画像のための新しいスケール適応supervoxelセグメンテーションアルゴリズム,すなわち,高密度領域(例えば,高強度や色変化)の小さなSupervoxelと内容スパース領域における大きなSupervoxelを提案した。均一スーパピクセルを計算するための種々の方法の中で,単純線形反復クラスタリング(SLIC)は,その単純さと高い性能のために普及している。SLICはPDS SLICとしての3D空間における小さな均一に分布したSupervoxelを生成し,ノードの数を低減するための拡張した。グラフとsupervoxel併合のための適応しきい値設定を構築するノードとしてSupervoxelを用いた。NYU深さデータセットV2上の実験は筆者らの提案した方法が最先端の手法を凌ぐことを示した。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： 線形性 ,  クラスタ化 ,  変色 ,  *画像 ,  透視図法 ,  画像特性
準シソーラス用語： 三次元空間 ,  高強度 , 【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 (3件)： RGB-D ,  スケール ,  適応