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J-GLOBAL ID：201802239537311221   整理番号：18A0194684

種子伝播と領域凸分解による種子に基づくそのセグメンテーション【Powered by NICT】

Seeds-Based Part Segmentation by Seeds Propagation and Region Convexity Decomposition

著者 (5件)： Meng Fanman (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Hongliang (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wu Qingbo (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Ngan King Ngi (Department of Electronic Engineering, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China) ,  Cai Jianfei (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 20  号： 2  ページ： 310-322  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクト部分セグメンテーションはコンピュータビジョンにおける重要かつ挑戦的な課題である。既存の教師つき部分分割法は,ユーザのための巨大な作業負荷をもたらすピクセルレベル訓練データを必要とする。本論文では画像にいくつかの種子だけで複数の画像からの部分領域を分割し提案した弱教師つき部分分割法。多重画像間の種子繁殖と種子からの部分発生のような二つの側面を考察した。第一の問題は,潜在的オブジェクト領域と組み合わせた部分マッチングすることによって完遂される種子伝搬の観点から各画像に種子を生成した。局所マッチングと大域形状コセグメンテーションを融合騒音伝搬を回避する。第二の側面は,物体領域と一部種子物体形状分解モデルとして定式化し,部分領域を分割することである。形状凸性解析および種子位置とを融合させて,分解と最終部品セグメンテーションを達成した。提案した方法は,PASCAL2010データセット鳥データセットネコイヌデータセットとUCFスポーツ行動データセット上で検証した。実験結果は,既存の弱教師つき部分生成法と比較して組合(IOU)値の大きい交差を用いて提案手法の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  スポーツ ,  分割法 ,  *凸形 ,  マッチング ,  繁殖行動 ,  画像 ,  形態 ,  *セグメンテーション ,  コンピュータビジョン ,  定式化
準シソーラス用語： 騒音伝搬 ,  訓練データ , 【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 (5件)： 種子 ,  伝播 ,  凸 ,  分解 ,  セグメンテーション