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J-GLOBAL ID：201802285205023843   整理番号：18A0288201

画像顕著性計算のための大域的および局所的一貫したランキングモデル【Powered by NICT】

A global and local consistent ranking model for image saliency computation

著者 (5件)： Xiao Yun (Anhui University, Hefei, China) ,  Wang Liangmin (Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Jiang Bo (Anhui University, Hefei, China) ,  Tu Zhengzheng (Anhui University, Hefei, China) ,  Tang Jin (Anhui University, Hefei, China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 46  ページ： 199-207  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像顕著性検出はコンピュータビジョンにおいて重要な問題であり,多くの用途で広く使用されている。本論文では,画像顕著性計算のための新しい大域的および局所的一貫したランキング(GLR)モデルを提案した。第一に,画像スーパーピクセルのための一種大域的ランキングを得るための吸収Markov連鎖モデルを用いることを提案し,吸収のノードは,仮想境界スーパピクセルを表し,過渡ノードは画像の一般的なスーパーピクセルを示した。吸収境界ノードに各過渡ノードから吸収された時間を計算した。過渡ノードの吸収時間は全ての吸収ノードとの地球類似性を測定し,各過渡ノード吸収ノードに関してのための一種大域的ランキングを提供している。最後に,著者らはさらに局所多様体構造を利用し,ランキングプロセスへの局所多様体円滑な情報を組み込み,それにより顕著性検出のための一般的な大域的および局所的一貫したランキングを提案した。いくつかの大規模ベンチマークデータベース上での実験結果は,提案されたGLR法の有効性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  多様体 ,  地球 ,  Markov連鎖 ,  *等級づけ ,  類似性 ,  *画像
準シソーラス用語： Markov連鎖モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 顕著性検出 ,  Markov連鎖 ,  グラフランキング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計算 ,  ランキング ,  モデル