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J-GLOBAL ID：201002219017591236   整理番号：10A0906063

大域形状および局所外見の適応的伝搬によるロバストな2層ビデオセグメンテーション

Robust bilayer video segmentation by adaptive propagation of global shape and local appearance

著者 (3件)： LEE Soochahn (Automation and Systems Res. Inst., Seoul National Univ., Seoul, KOR) ,  YUN Il Dong (Dep. of Digital Information Engineering, Hankuk Univ. of Foreign Studies, Yongin, KOR) ,  LEE Sang Uk (Dep. of Electrical Engineering, Seoul National Univ., Seoul, KOR)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 21  号： 7  ページ： 665-676  発行年： 2010年10月 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  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)

抄録/ポイント： ビデオからの関心のある意味的オブジェクトのセグメンテーションは,アクティブな研究トピックとして長く存在しており,広範囲の潜在的アプリケーションを備えている。本論文では,前景および背景の両者に対して外見の突如の動きおよび変化に対してロバストな2層ビデオセグメンテーション手法を提案した。より詳しくいえば,少数の人手によりセグメンテーションされたキーフレームに基づいて,提案手法では,現行の画像におけるその姿勢および対応セグメンテーションに準拠した形状集合間の中で最適となるものを結合的に推定する分枝およびミニカット手法を適用することにより,隣接フレームに対する事前情報として,前景の大域形状を伝搬する。この予備的セグメンテーションに基づいて,誤った結果をもたらす可能性のある局所領域の2つのタイプを決定し,局所精密化のために形状および外見手がかりが適応的に強調されるような確率的フレームワークを適用した。継続的なそれぞれのフレームセグメンテーションを用いて,事前情報として適用された形状集合はインクリメンタルに更新される。実験結果により,ごく僅かなユーザ人手セグメンテーション済みキーフレームから,背景乱雑性,動き,外見変化,などの障害物に対する提案手法のロバスト性を証明した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *動画像 ,  ロバスト性 ,  最適化 ,  知識 ,  データ更新 ,  評価試験 ,  障害物
準シソーラス用語： *Markov確率場 ,  エネルギー最小化 ,  *ビデオセグメンテーション ,  *ビデオ画像 ,  事前情報

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 外見 ,  適応 ,  伝搬 ,  ロバスト ,  2層 ,  ビデオセグメンテーション