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J-GLOBAL ID：201502203306176259   整理番号：15A1261999

スーパーピクセル候補と階層的な視覚的キューを使用した輪郭検出のための生物学直感的フレームワーク

A Biologically-Inspired Framework for Contour Detection Using Superpixel-Based Candidates and Hierarchical Visual Cues

著者 (5件)： SUN Xiao (Huazhong Univ. Sci. & Technol., Wuhan, CHN) ,  SHANG Ke (Huazhong Univ. Sci. & Technol., Wuhan, CHN) ,  MING Delie (Huazhong Univ. Sci. & Technol., Wuhan, CHN) ,  TIAN Jinwen (Huazhong Univ. Sci. & Technol., Wuhan, CHN) ,  MA Jiayi (Wuhan Univ., Wuhan, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 15  号： 10  ページ： 26654-26674 (WEB ONLY)  発行年： 2015年10月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 輪郭検出はコンピュータビジョンで基本問題として手広く検討された。この研究では,生物学直感的な候補重み付けフレームワークが重要な輪郭を検出する,挑戦的タスクのために提案される。ピクセルから輪郭を検出する前のモデルと対照して,修正スーパーピクセル生成処理は,輪郭候補セットを作り出して,次に,階層的な視覚的なキューを抜粋することによって候補の重さを計るために提案される。輪郭分類制約に重みを加えるためGestalt原則に基づいて,輪郭真性的性質と中間レベルの視覚的なキューを重みづけするため,低レベル視覚ローカルキューを抽出する。BSDSベンチマークでテストされた実験結果は,提案フレームワークが複合的場面で重要な輪郭を得る有望な性能を示すのを明らかにした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *輪郭 ,  *検出 ,  画素 ,  *視覚 ,  重みづけ ,  待ち行列 ,  分類 ,  階層構造 ,  生物学
準シソーラス用語： キュー ,  ピクセル ,  輪郭検出

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 (8件)： ピクセル ,  階層 ,  視覚 ,  キュー ,  輪郭検出 ,  生物学 ,  直感 ,  フレームワーク