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J-GLOBAL ID：201502204414820534   整理番号：15A0194702

欠測データを含む極めて動的なシーンのロバストなセグメンテーション

Robust Segmentation of Highly Dynamic Scene with Missing Data

著者 (3件)： ZHANG Yinhui (Fac. of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming Univ. of Sci. and Technol.) ,  HE Zifen (Fac. of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming Univ. of Sci. and Technol.) ,  LIU Changyu (School of Computer Sci. and Engineering, South China Univ. of Technol.)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E98.D  号： 1  ページ： 201-205 (J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 欠測データを含む極めて動的なシーンから前景オブジェクトを分割するのは大変困難である。拡大シーン動態および動的なシーンに存在する相当量の欠測データに対応できる,革新的な教師なしセグメンテーション方式を提示した。これを実現すべく,減損マスクを利用できる欠測データを含む画像に関して,前もって全変動の凸最適化を活用した。全変動を用いる減損画像の修復は,改良された濃度コントラストを用いてオブジェクトインスタンス範囲をより生み出し易いため,極めて動的な画像から曖昧なオブジェクトを検出するのに役立つ。前景オブジェクトの外見・動作知識両方の統合に適応する,条件付きランダムフィールドを利用した。提案方式は前景オブジェクトインスタンスを分割し,他方,さまざまな量の欠測データを結合して極めて動的なシーンを修復する。これをUCSD高度動的シーンベンチマーク(HDSB)からの大変困難なデータ集合において説明した。提案方式を2つの最先端教師なし画像シーケンスセグメンテーションアルゴリズムと比較し,定量的・定性的性能比較を付与した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *動画像 ,  セグメンテーション ,  *最適化問題 ,  凸形 ,  変動 ,  場 ,  *測定データ ,  *画像復元 ,  比較試験 ,  教師なし学習 ,  ベンチマーク ,  コントラスト
準シソーラス用語： ランダムフィールド ,  画像シーケンス ,  画像修復 ,  欠測データ ,  全変動 ,  凸最適化問題

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (20件)：

• [1] I.B. Ayed, S. Li, and I. Ross, “Tracking distributions with an overlap prior,” Proc. CVPR, pp.1-7, 2008.
• [2] Y. Liu, C. Stoll, J. Gall, H.P. Seidel, and C. Theobalt, “Markerless motion capture of interacting characters using multi-view image segmentation,” Proc. CVPR, pp.1249-1256, 2011.
• [3] B.L. Price, B.S. Morse, and S. Cohen, “LIVEcut: Learning-based interactive video segmentation by evaluation of multiple propagated cues,” Proc. ICCV, pp.779-786, 2009.
• [4] E. Borenstein, E. Sharon, and S. Ullman, “Combining top-down and bottom-up segmentation,” Proc. CVPRW, p.46, 2004.
• [5] M.P. Kumar, P.H.S. Torr, and A. Zisserman, “Extending pictorial structures for object recognition,” Proc. BMVC, pp.81.1-81.10, 2004.

タイトルに関連する用語 (4件)： 欠測データ ,  シーン ,  ロバスト ,  セグメンテーション