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J-GLOBAL ID：201802234085308364   整理番号：18A1215784

全畳込みネットワークに基づく意味顕著性領域検出手法の研究【JST・京大機械翻訳】

The Semantic Salient Region Detection Algorithm Based on the Fully Convolutional Networks

著者 (4件)： Zheng Yunfei (解放軍陸軍工程大学,江蘇南京210007;解放軍炮兵防空兵学院,安徽合肥230031;安徽省偏振成像与探測重点実験室,安徽合肥230031) ,  Zhang Xiongwei (解放軍陸軍工程大学,江蘇南京,210007) ,  Cao Tieyong (解放軍陸軍工程大学,江蘇南京,210007) ,  Sun Meng (解放軍陸軍工程大学,江蘇南京,210007)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 11  ページ： 2593-2601  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 底層視覚特徴と事前知識に基づく顕著性領域検出アルゴリズムは複雑な顕著性目標を検出できないので、人間の視覚システムはこれらの目標を識別でき、その中に豊富な意味知識が含まれている。本論文では,全畳み込み構造に基づく意味的顕著性領域検出ネットワークを構築し,データ駆動法を用いて,画像の底層から人間の意味的認識までのマッピングを構築し,意味的顕著性領域を抽出した。ネットワーク抽出の意味顕著性領域の欠点に対して、本文は更に色情報、目標境界情報、空間一致性情報を導入して、正確な超画素レベル前景と背景確率を獲得した。最後に,最適モデル融合前景と背景確率情報,意味情報,空間一貫性情報,および最終的領域グラフを得た。6つのデータセットと15の最新のアルゴリズムの比較実験は,提案したアルゴリズムの有効性とロバスト性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  ロバスト性 ,  モデル ,  *ネットワーク ,  *畳込み ,  画像 ,  比較試験 ,  アルゴリズム ,  画素
準シソーラス用語： 意味情報 ,  前景 ,  データ駆動 ,  視覚システム ,  検出アルゴリズム ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： semantic information ,  fully convolutional network ,  color appearance model ,  salient region detection

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  意味 ,  手法 ,  研究