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J-GLOBAL ID：201102269198796432   整理番号：11A1781863

川のシーンの自己管理セグメンテーション

Self-Supervised Segmentation of River Scenes

著者 (5件)： ACHAR Supreeth (Carnegie Mellon Univ., PA, USA) ,  SANKARAN Bharath (Univ. Pennsylvania, PA, USA) ,  NUSKE Stephen (Carnegie Mellon Univ., PA, USA) ,  SCHERER Sebastian (Carnegie Mellon Univ., PA, USA) ,  SINGH Sanjiv (Carnegie Mellon Univ., PA, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation  (Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation)
巻： 2011 Vol.7  ページ： 6227-6232  発行年： 2011年 
JST資料番号： T0044A  ISSN： 1050-4729  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： 著者らは画像の中の川の広がりを推定するために,セグメンテーションを行う2段階式自己管理法を提供した。第1段階では,特徴(いろいろな色やテクスチャベ-スの特徴)間の相関を自動的に決定する単純な発見を利用した。高い相関を持つ画像パッチはサポートベクトルマシン(SVM)を学習するために使用した。第2段階では,SVMの出力が画像を異なる領域に分割する。本手法の長所は,川は水平線より下にあって,川の特徴は水平線より下にある他の特徴とは大きく異なっているというような単純な幾何学的想定以外のセグメンテーションを事前に決定する必要がないことである。著者らは撮影環境の異なる2本の川の画像シーケンスで本アルゴリズムを試験した。著者らは自己管理アルゴリズムが新しい環境に対しての性能と適応性を改善することを明らかにした。

シソーラス用語： *自己管理 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  画像特性 ,  *サポートベクトルマシン ,  画像 ,  *河川
準シソーラス用語： 画像シーケンス ,  *画像セグメンテーション ,  *画像特徴

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 川 ,  シーン ,  自己管理 ,  セグメンテーション