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J-GLOBAL ID：201802234596912547   整理番号：18A0171787

視覚的顕著性マップを活用したエフェクト列選択手法

Effects Selection Technique via Visual Saliency Map

著者 (2件)： 鈴木菜摘 (明治大 大学院先端数理科学研究科) ,  中田洋平 (明治大 大学院先端数理科学研究科)
資料名： 画像電子学会誌(CD-ROM)  (Journal of the IIEEJ (CD-ROM))
巻： 46  号： 4  ページ： 498-509  発行年： 2017年10月30日 
JST資料番号： S0815B  ISSN： 2186-716X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,特定オブジェクトの誘目性を向上させる際に,適切な画像加工を行うエフェクト列を自動選択する方法を提案する。提案手法では,デザイナーや画像加工担当者が頻繁に利用するエフェクトの中から,画像加工に用いるエフェクト列を構成する最適化問題を考える。この最適化問題では,視覚的顕著性マップにより目的関数を算出し,加工前後の画像間の距離に関する制約条件を設ける。その解法として,貪欲法に基づく発見的解法を用いる。これにより,現実的な計算時間で過度な違和感を生じずに特定オブジェクトの誘目性を向上させることが期待できる。検証のために,提案手法を16枚の画像例に適用する。また,アンケートによる主観的評価や注視点測定システムによる客観的評価により,提案手法により得られた加工画像を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *視覚効果 ,  選択 ,  *加工 ,  目的関数 ,  計算機アルゴリズム ,  発見的方法 ,  主観評価 ,  評価 ,  制約付最適化問題 ,  定式化 ,  解 ,  *画像合成 ,  アンケート ,  プログラミング環境 ,  *画像加工 ,  近似解
準シソーラス用語： Visual C++ ,  客観評価 ,  顕著性マップ ,  *視覚エフェクト ,  発見的解法 ,  貪欲法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (16件)：

• 1) L. Itti, C. Koch, E. Niebur: “AModel of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20. No. 11, pp. 1254–1259 (1998).
• 2) MIT Saliency Benchmark, http://saliency.mit.edu
• 3) M. Kümmerer, L. Theis, M. Bethge: “Deep Gaze I: Boosting Saliency Prediction with Feature Maps Trained on Imagenet”, arXiv preprint arXiv:1411.1045 (2014).
• 4) S. S. Kruthiventi, K. Ayush, R. V. Babu: “Deepfix: A Fully Convolutional Neural Network for Predicting Human Eye Fixations”, arXiv preprint arXiv:1510.02927 (2015).
• 5) J. Zhang, S. Sclaroff: “Saliency Detection: A Boolean Map Approach”, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 153–160 (ICCV 2013).

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  顕著性マップ ,  活用 ,  手法