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J-GLOBAL ID：201602213214841437   整理番号：16A0166742

出現の融合および運動特徴によるオンライン物体セグメンテーション【Powered by NICT】

Online object segmentation via fusing appearance and motion features

著者 (4件)： Zhang Lei (School of Computer Sci. and Technol., Anhui Univ., Hefei) ,  Li Chenglong (School of Computer Sci. and Technol., Anhui Univ., Hefei) ,  Tang Jin (School of Computer Sci. and Technol., Anhui Univ., Hefei) ,  Gao Sihan (School of Computer Sci. and Technol., Anhui Univ., Hefei)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 20  号： 10  ページ： 1358-1365  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 動画像における目的物体領域分割は画像認識における重要な課題であり,様々な研究と適用値を得ている。オンライン自動オブジェクトセグメンテーション手法を提案した.この方法は,外見および動き特徴を融合した。方法:先ず,物点の出現と運動境界を用いて見積った。次に,著者らはこれらの推定されたオブジェクトポイントを利用した電流アピアランスモデルとして以前のフレームの外見モデル(GMM)を精密化する。第2番目に,Markov確率場(MRF)モデルはスーパーピクセルをノードとし,先の見えモデルと位置を統合することにより構築した。したがって,オブジェクトセグメンテーションは,エネルギー最小化問題を,本論文では,グラフ切断による最適化に変換することができた。2データセットについて5方法の比較分析と提案した方法の分析を含む包括的な実験の結果,提案した方法は,セグメンテーションの精度を他のアプローチより少なくとも44.8%改善され,高いセグメンテーションの効率を達成した。結論:提案されたアルゴリズムは溶融外見および動き特徴によるオンライン自動オブジェクトセグメンテーションを達成し,優れたセグメンテーション性能を得た。さらに,このアルゴリズムは,いくつかの複雑な場面でもロバストであった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  動画像 ,  最適化 ,  融解 ,  画像認識 ,  *セグメンテーション ,  ロバスト性 ,  精密化
準シソーラス用語： 比較分析 ,  データセット ,  エネルギー最小化 ,  見え ,  Markov確率場 ,  外観 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 融合 ,  運動 ,  オンライン ,  物体 ,  セグメンテーション