集合上の分割から弱い証拠強いセグメンテーション【Powered by NICT】

Huang Dong; Huang Dong; Lai Jian-Huang; Lai Jian-Huang; Wang Chang-Dong; Wang Chang-Dong; Yuen Pong C.

文献

J-GLOBAL ID：201702266711781553 整理番号：17A0320251

集合上の分割から弱い証拠強いセグメンテーション【Powered by NICT】

Ensembling over-segmentations: From weak evidence to strong segmentation

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資料名：
巻： 207 ページ： 416-427 発行年： 2016年
JST資料番号： W0360A ISSN： 0925-2312 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

画像データの高多様性のために,画像セグメンテーションは開発の数十年後の非常に挑戦的な問題である。各セグメンテーションアルゴリズムは,その利点だけでなく欠点を持っている。従来法による画像のセグメンテーション,強いclustererを得るために弱いclusterersのセットを組み合わせたアンサンブルクラスタリング手法のアイデアにヒントを得たのではなく,複数の弱いセグメンテーション(以上セグメンテーション)から蓄積された融合証拠によるコンセンサスセグメンテーションを達成するために提案した。多重上のセグメンテーションを利用し,階層的領域併合によるセグメンテーション結果を達成する新しい画像セグメンテーションアプローチを提案した。交差領域証拠蓄積(CREA)機構はセグメンテーション間の情報を収集するために設計した。地域を横断するピクセル対は独立した投票者のバッグとして扱い,複数にわたるセグメンテーションからの累積投票を融合させて,隣接する領域のコヒーレンスを推定した。過剰セグメンテーション,CREA情報と共に,領域マージング意思決定を行うために利用される領域間の外見類似性を測定するための輝度,色,およびテクスチャ手がかりを統合した。実験は,複数の公共データセット上で実施し,最新技術に比べて,両方の有効性と効率性の意味で提案アプローチの優位性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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パターン認識

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