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J-GLOBAL ID：201802286287162520   整理番号：18A1365227

顕著物体検出のための分散シードによる共伝搬

Co-Propagation with Distributed Seeds for Salient Object Detection

著者 (3件)： UMEKI Yo (Dept. of Electrical Electronics and Information Engineering, Nagaoka Univ. of Tech.) ,  YOSHIDA Taichi (Dept. of Communication Engineering and Informatics, Univ. of Electro-Commun) ,  IWAHASHI Masahiro (Dept. of Electrical Electronics and Information Engineering, Nagaoka Univ. of Tech.)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E101.D  号： 6  ページ： 1640-1647(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)

抄録/ポイント： 本論文では,分散シードに基づく顕著物体検出法とシード情報の共伝搬を提案した。顕著物体検出は,ピクセルの顕著性値を計算することによって,人間のために重要な物体を推定する技術である。従来の顕著物体検出法は,顕著性の漏れと呼ばれる何らかの物体のある画像の場合,顕著物体の近くで誤った顕著性値を生成することが多い。従って,共伝搬,スケール不変特徴変換,高次元色変換,機械学習に基づく方法を提案し,漏れを低減した。まず,提案した方法では,顕著物体と背景の中にあるシードと結果シード呼ばれる領域を明確に推定し,画像上に分散させた。次に,シードの顕著性情報を同時に伝播させ,そのことを共伝搬と呼んだ。提案した方法では,各情報の共伝搬が境界の近くで互いに衝突する場合,引き起こされる漏れを上記の方法により減少させることができた。実験は,提案した方法は平均絶対誤差とF値における最先端の方法より著しく優れており,漏れを知覚的に減少させることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 伝搬 ,  *検出 ,  *画像処理 ,  特徴抽出 ,  機械学習 ,  変換 ,  漏れ ,  前処理
準シソーラス用語： SIFT【画像処理】 ,  画像前処理 ,  色変換 ,  *物体検出

著者キーワード (5件)： 顕著な物体検出 ,  ラベル伝搬 ,  機械学習 ,  SIFT ,  HDCT

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

引用文献 (44件)：

• [1] L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis,” IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Int., vol.20, no.11, pp.1254-1259, 1998. 10.1109/34.730558
• [2] L. Itti, “Automatic foveation for video compression using a neurobiological model of visual attention,” IEEE Trans. Image Process., vol.13, no.10, pp.1304-1318, 2004. 10.1109/tip.2004.834657
• [3] R. Achanta, S. Hemami, F. Estrada, and S. Susstrunk, “Frequency-tuned salient region detection,” Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Patt. Recognit., pp.1597-1604, 2009. 10.1109/cvprw.2009.5206596
• [4] M. Wang, J. Konrad, P. Ishwar, K. Jing, and H. Rowley, “Image saliency: From intrinsic to extrinsic context,” Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Patt. Recognit., pp.417-424, 2011. 10.1109/cvpr.2011.5995743
• [5] L. Wang, H. Lu, X. Ruan, and M.-H. Yang, “Deep networks for saliency detection via local estimation and global search,” Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Patt. Recognit., pp.3183-3192, 2015. 10.1109/cvpr.2015.7298938

タイトルに関連する用語 (2件)： 物体検出 ,  伝搬