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J-GLOBAL ID：201802229910948875   整理番号：18A1950243

図モデルとスケルトン情報に基づく人体分割アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Body Segmentation Algorithm Based on Graph Model and Skeleton Information

著者 (5件)： Yue Huanjing (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津,300072) ,  Huang Daoxiang (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津,300072) ,  Song Xiaolin (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津,300072) ,  Yang Jingyu (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津,300072) ,  Chen Lili (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津,300072)
資料名： Tianjin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Yugongcheng Jishu Ban  (Tianjin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Yugongcheng Jishu Ban)
巻： 51  号： 8  ページ： 837-843  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3006A  ISSN： 0493-2137  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： 複雑な場面における人体の不正確なセグメンテーションの問題に照準を定めて,本論文は,画像論的最適化フレームワークにおけるRGB-D情報と骨格情報を結合した人体セグメンテーションアルゴリズムを提案した。最初に,低品質の深さマップをエッジ誘導フィルタリングアルゴリズムによって修復し,高品質の深さマップを得た。次に,RGB-Dデータをクラスタ化アルゴリズムによってクラスタ化して,超画素を得た。最後に,画像モデルにおいて,超画素をノードとみなして,人体と背景の類似色領域の能力を向上させ,エネルギー関数の各構成項目を設計し,エネルギー関数を最小化し,グローバル最適融合結果を得る。アルゴリズムの妥当性を検証するために,実際の場面データセットにおけるいくつかのアルゴリズムと比較した。実験結果は,主観的視覚と客観的指標において,提案したアルゴリズムは,より正確な人体セグメンテーション結果を得ることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画素 ,  品質 ,  視覚 ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  画像 ,  フィルタリング ,  クラスタ化 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 客観的指標 ,  エネルギー関数 ,  高品質 ,  奥行きマップ ,  RGB-D , 【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)： モデル ,  スケルトン ,  人体 ,  アルゴリズム