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J-GLOBAL ID：201802266688141716   整理番号：18A0537528

対辞書学習と領域検出を用いた屋外画像の深さ推定【Powered by NICT】

Depth estimation for outdoor image using couple dictionary learning and region detection

著者 (3件)： Yao Qiqi (Communication and Information Security Lab, Shenzhen Graduate school, Peking University, Shenzhen, China) ,  Luo Guibo (Communication and Information Security Lab, Shenzhen Graduate school, Peking University, Shenzhen, China) ,  Zhu Yuesheng (Communication and Information Security Lab, Shenzhen Graduate school, Peking University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 単一画像からの深さ推定はコンピュータビジョンにおいて重要で,挑戦的な仕事である。事前情報なしに深さとRGB画像間の対応関係を表現することは困難である。局所RGB画像をマップ対応する深さまで唯一の以前の手法とは異なり,領域レベルと地球シーン構造による局所深さを結合することを提案する。第1に,グローバルなレイアウトは類似画像から検索した。第二に,結合辞書学習(DL)定式化により推定した局所深さは世界的なレイアウトと結びついたグローバル結果を維持することである。最後に,更なる推定深さを精密化するために,屋外シーンの空領域を検出することを提案した。添加では,異なるオブジェクトを明確に区別しいくつかのエッジ保存戦略。実験結果により,提案手法では,一般的な公共データセットMake3Dに他の方法よりもより現実的な深さマップを表すことを示した。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： 地球 ,  コンピュータビジョン ,  定式化 ,  精密化 ,  *画像
準シソーラス用語： 奥行きマップ ,  エッジ保存 ,  事前知識 ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 辞書学習 ,  屋外 ,  推定