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J-GLOBAL ID：201702284145812287   整理番号：17A0415086

Bayesモデルと組み合わせた背景種子による顕著性の検出【Powered by NICT】

Saliency Detection via Background Seeds Combined with Bayesian Model

著者 (3件)： Jiang Linhua ,  Bai Pengfei ,  Lin Xiao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CIT  ページ： 316-322  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： 画像の顕著なオブジェクトを検出し,顕著なオブジェクトと背景領域の間のコントラストを強調するために,Bayesモデルと組み合わせた背景種子による顕著性検出と名付けた新しい方法を提案した。スーパピクセルに画像を分割するための簡単な線形反復クラスタリング(SLIC)を利用した。背景に基づく前マップを計算するための背景種として画像の境界にスーパーピクセルを選択した。第三に,顕著な領域の粗い位置である前マップを分割するしきい値を設定することにより擬似グランドトルースマップを得た。次に,顕著な領域の尤度確率を計算した。最後に,Bayesモデルに基づいて最終顕著性マップを計算する前マップと尤度確率を用いた。幾つかの利用可能なデータセット上での実験結果により,提案したアルゴリズムは,適合率および再現率の観点から良好な結果を達成することを示した。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： *画像 ,  コントラスト ,  線形性 ,  アルゴリズム ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 再現率 ,  適合率 ,  顕著性マップ ,  尤度 ,  *Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： Bayesモデル ,  背景 ,  種子