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J-GLOBAL ID：201702248165858329   整理番号：17A0058072

クラスタリングと拡散過程に基づく画像共顕著性検出【Powered by NICT】

Image co-saliency detection based on clustering and diffusion process

著者 (4件)： Hwang Insung (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Park Jae Sung (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Park Gu Yong (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Cho Nam Ik (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 本論文では,クラスタ化と拡散過程に基づくCo顕著性検出アルゴリズムを提案した。集合の各画像について,日内顕著性マップは,境界とコントラスト事前分布の尺度から構成される。,全画像のセグメンテイションされた領域は,色,内顕著性および顕著性のコヒーレンスの特徴に基づくクラスター化している。各クラスタのCo顕著性は前景確率の組合せとクラスタのコヒーレンスから計算した。クラスタの顕著性はクラスタとセグメント間の親和性に照らしたセグメント領域で伝搬した。添加では,Co顕著性マップの空間的一貫性を改善するために完全に学んだ親和性を持つグラフから内画像拡散プロセスを採用した。実験結果により,このアルゴリズムが再現率曲線,視覚的妥当性と計算コストの点で最新技術手法と比較して良好な結果をもたらすことを示した。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： アルゴリズム ,  コントラスト ,  *クラスタ ,  *画像 ,  セグメンテーション ,  *クラスタ化 ,  親和性 ,  コヒーレンス ,  *拡散過程
準シソーラス用語： 計算コスト ,  再現率 ,  前景 ,  事前分布 ,  顕著性マップ ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラスタリング ,  拡散過程