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J-GLOBAL ID：201702244833818566   整理番号：17A0964438

空間-時間融合と低ランクコヒーレンス拡散によるビデオ顕著性検出【Powered by NICT】

Video Saliency Detection via Spatial-Temporal Fusion and Low-Rank Coherency Diffusion

著者 (5件)： Chen Chenglizhao (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Shuai (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Yongguang (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China) ,  Qin Hong (Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA) ,  Hao Aimin (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 7  ページ： 3156-3170  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,空間-時間顕著性融合と低品位コヒーレンス誘導顕著性拡散に基づく新しいビデオ顕著性検出手法を提唱している。従来法,フレームごとに局所的に顕著性検出を行い,誤った低レベル顕著性マップを容易にできるとは対照的に,既存の困難を克服するために,本論文では,バッチ様式で大域的動き手がかりに基づく色顕著性を融合することを提案した。また,顕著性マップの時間的滑らかさを保証するために低品位コヒーレンス誘導空間-時間顕著性拡散を提案した。一方,一連の顕著性ブースティング戦略の顕著性精度をさらに改善するために設計されている。最初に,元の長期ビデオ配列は多くの短期フレームバッチに分割すると,個々のビデオバッチの運動手がかりを統合し,一時的に拡散した色顕著性の計算を容易にした。,得られた顕著性手がかりに基づいて,バッチ間顕著性前処理は,低レベル顕著性融合を誘導するためにモデル化した。その後,色情報と溶融低レベル顕著性の両方が低品位コヒーレンス手がかり,採用した代替ランク選択戦略として追加置換行列の助けを借りて空間-時間顕著性拡散を誘導すると考えられている。,顕著性マップの時間的一貫性のロバスト性を保証でき,計算された顕著性マップの精度をさらに高める。さらに,五公開ベンチマーク上での包括的実験を行い,提案手法と16種類の最新技法間の包括的,定量的評価を行った。すべての結果は,精度,信頼性,ロバスト性,汎用性における提案手法の優位性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  ロット ,  *録画装置 ,  *コヒーレンス ,  信頼性 ,  前処理 ,  ロバスト性 ,  汎用性 ,  モデリング
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  色情報 ,  ブースティング ,  顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 融合 ,  コヒーレンス ,  拡散 ,  ビデオ