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J-GLOBAL ID:201602216382163931   整理番号:15A1296534

最適化された重量とテクスチャ特徴に基づく高速顔画像セグメンテーションアルゴリズム【Powered by NICT】

Fast facial image segmentation algorithm based on optimized weights and texture feature
著者 (2件):
資料名:
巻: 32  号:ページ: 2496-2499  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2536A  ISSN: 1001-3695  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)
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GMMを推定する段階を反復的にのみピクセル「RGB色を考慮し,計算は,伝統的なGrabCutの画素に基づいているので,前景とその周辺の詳細は異なっており,その効率は高くない場合にはセグメンテーション誤差を生じる傾向がある。これらの問題を改善するために,本論文では,重みとCS-LBPテクスチャ特徴の最適化を組み合わせたアルゴリズムを提案した。最初に,このアルゴリズムはマルチスケール流域領域隣接グラフを構築するための領域に原画像を前分割に適用した。各領域からの色とテクスチャ特徴を抽出し,その周辺地域のデータ項目の重量を相関させるために反復的に最適化されたアルゴリズムを用いた。エネルギー関数を適応パラメータによるテクスチャ制約を添加し,改良されたアルゴリズムを適用した顔画像セグメンテーション。アルゴリズムは,分割効果を効率的に改善した。実験は,提案した方法がセグメンテーション精度と効率を向上させることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
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