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J-GLOBAL ID:201802237804889434   整理番号:18A0950321

画像境界検出融合のための混合モデル

A Mixture Model for Image Boundary Detection Fusion
著者 (4件):
資料名:
巻: E101.D  号:ページ: 1159-1166(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  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: 英語 (EN)
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画像境界検出または画像分割は,画像解析における重要なステップである。しかし,境界検出アルゴリズムの適切なパラメータを選択することは,良好な境界検出結果を達成するために必要である。教師なしパラメータを用いた画像境界検出融合は,教師なしまたは教師あり画像境界検出アルゴリズムを使用するよりも一般的に優れている最終的なコンセンサス境界を出力することができる。本研究では,筆者らは,画像境界検出融合がうまく機能できる理由を理論的に検討し,教師なし方法で良好なコンセンサス分割を達成するための画像境界検出融合のための混合モデル(MMIBDF)を提案した。すべての分割アルゴリズムは新しい機能として扱われ,アルゴリズムにより得られた分割結果は機能の値である。MMIBDFは,離散型分布に従って境界をサンプリングするように設計される。筆者らはMMIBDFのための推論方法を提示し,対応するアルゴリズムを詳細に記述した。広範囲な経験的結果は,MMIBDFがほとんどの性能指数に従って他の画像境界検出融合アルゴリズムと基本画像境界検出アルゴリズムよりも著しく性能が優れていることを実証した。(翻訳著者抄録)
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