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J-GLOBAL ID：201302241987241570   整理番号：13A1387701

k-大域的最大類似度を用いた領域のマージングによる対話型オブジェクト抽出

Interactive object extraction by merging regions with k-global maximal similarity

著者 (6件)： LI Taiyong (School of Economic Information Engineering, Southwestern Univ. of Finance and Economics, Chengdu 610074, CHN) ,  LI Taiyong (Dep. of Radiology and Imaging Sciences, Indiana Univ. School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA) ,  XIE Zhilong (School of Economic Information Engineering, Southwestern Univ. of Finance and Economics, Chengdu 610074, CHN) ,  WU Jiang (School of Economic Information Engineering, Southwestern Univ. of Finance and Economics, Chengdu 610074, CHN) ,  YAN Jingwen (School of Informatics, Indiana University-Purdue Univ. Indianapolis, Indianapolis, IN 46202, USA) ,  SHEN Li (Dep. of Radiology and Imaging Sciences, Indiana Univ. School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 120  ページ： 610-623  発行年： 2013年11月23日 
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)

抄録/ポイント： 静止画像からのオブジェクト抽出はパターン認識及びコンピュータビジョンにおける重要な作業である。実用的応用において完全自動オブジェクト抽出手法の検出は非常に難しい。それ故に,良い解は僅かな単純なユーザ入力を用いて複雑な背景からオブジェクトを対話的に抽出する事である。本論文では静止画像からの対話型オブジェクト抽出手法を提示した。初めに,幾つかの低水準セグメンテーション手法によって静止画像を多くの小さな領域へと分割する。僅かな点である程単純となり得るストローク(あるいはマーカー)は領域の初期の3つの型,即ち,オブジェクト領域,背景領域及びマークなし領域を示すためのユーザによる人手の入力である。領域はその隣の領域と,もし(1)双方の領域が同一の型である,あるいは(2)それらのいずれかがマークなし領域かつそれらの間の類似度がk-大域的最大類似度間にあるならばマージされる。各初期マークなし領域がオブジェクトあるいは背景いずれかとして同定され,どのような2つの領域間の類似度も零と等しくなった時に領域マージング処理は完了する。広範な実験は提案手法の効率及び有効性を論証した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *対話処理 ,  *特徴抽出 ,  *セグメンテーション ,  範囲 ,  マージング ,  類似性
準シソーラス用語： *オブジェクト抽出 ,  *画像セグメンテーション ,  領域

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似度 ,  マージング ,  対話型 ,  オブジェクト抽出