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J-GLOBAL ID：201702279090747307   整理番号：17A1489378

サポート関係と意味的シーングラフについて【Powered by NICT】

On support relations and semantic scene graphs

著者 (4件)： Yang Michael Ying (Scene Understanding Group, University of Twente, Hengelosestraat 99, 7514 AE Enschede, The Netherlands) ,  Liao Wentong (Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover, Appelstrasse 9, 30167 Hannover, Germany) ,  Ackermann Hanno (Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover, Appelstrasse 9, 30167 Hannover, Germany) ,  Rosenhahn Bodo (Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover, Appelstrasse 9, 30167 Hannover, Germany)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 131  ページ： 15-25  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シーン理解はコンピュータビジョン及び写真測量分野で必須で,かつ挑戦的な課題の一つである。シーングラフは,このようなシーン理解のための貴重な情報を提供する。本論文では,屋内環境を解釈する意味的シーングラフの自動生成のための新しいフレームワークを提案した。まず,与えられた画像の中の関心物体を検出することである畳込みニューラルネットワーク。,物体間の正確なサポート関係を屋内環境:物理的安定性とオブジェクトカテゴリー間の前支援知識の二つの重要な補助情報を用いて推定した。最後に,乱雑な屋内シーン内の文脈的関係を記述する意味的シーングラフを構築した。サポート関係を抽出するための従来の方法とは対照的に,著者らの方法は,より正確な結果を提供する。さらに,物体,これは計算コストを得るために画素セグメンテーションを使用していない。さらに,生成されたシーングラフ,この地域における欠くを評価する異なる方法を提案した。著者らの実験は,NYUv2データセットについて行った。実験結果により,提案アプローチでは,サポート関係を推定することにおいて,最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを示した。推定されたシーングラフは,グランドトルースと比較して正確にした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 写真測量 ,  畳込み ,  *屋内環境 ,  ニューラルネットワーク ,  画素 ,  コンピュータビジョン ,  セグメンテーション ,  画像
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  計算コスト ,  屋内 ,  自動生成 ,  シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： シーン理解 ,  サポート関係 ,  シーングラフ ,  物体検出 ,  空間的関係

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意味 ,  シーン ,  グラフ