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J-GLOBAL ID：201702276412833347   整理番号：17A1270697

光場画像における相対位置測度を用いた顕著性検出【Powered by NICT】

Saliency detection with relative location measure in light field image

著者 (4件)： Chao Li (School of Computer Science & Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Bin Zhan (School of Computer Science & Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Shuo Zhang (School of Computer Science & Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Hao Sheng (School of Computer Science & Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 8-12  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 顕著性検出は,多数のコンピュータvison応用のための重要な要求となっている。は地域間で効率的に類似性を測定できるので従来の多様体ランキングモデルは,顕著性検出のための広く使用されているが,それらの多くは,色とテクスチャ情報を利用し,物体の位置情報は,良く開発されたことがなかったので,物体である低コントラストが適切に機能できない。多様体ランキングモデルに基づいて,本論文では,光場画像中のオブジェクトの相対的位置尺度を提案した。相対位置を用いた適応前景選択と背景選択法を採用して,予備的顕著性マップを得ることである。最後に,最適化モデルは,顕著性検出結果を得るための顕著性マップを結合した。定量的評価は,公共顕著性検出データセットについて行った。結果は,提案した方法は,相対位置測定を用いて他の最新法より優れていることを実証した。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： 多様体 ,  *画像 ,  コンピュータ ,  位置情報 ,  類似性 ,  コントラスト ,  *測度
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  最適化モデル ,  顕著性マップ ,  選択法 ,  前景 ,  テクスチャ ,  *相対位置 ,  *光学場 , 【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 (3件)： 光場 ,  相対位置 ,  測度