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J-GLOBAL ID：201802288343209808   整理番号：18A0439647

凝集測定による物体発見【Powered by NICT】

Object Discovery via Cohesion Measurement

著者 (5件)： Guo Guanjun (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, and the School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wang Hanzi (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, and the School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Zhao Wan-Lei (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, and the School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Yan Yan (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, and the School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Li Xuelong (Center for Optical Imagery Analysis and Learning, State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 48  号： 3  ページ： 862-875  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  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： 色と強度は,画像中の二つの重要な成分である。通常,色または強度の類似した,画像ピクセルのグループは物体のための情報表現である。はコンピュータビジョンタスクに特に適している,顕著性検出とオブジェクト提案生成など。しかし,色はしばしば強度により歪んでいるため,類似した実世界色を共有する,画像画素は非常に異なる可能性がある。本論文では,スペクトルクラスタリングに基づく画像セグメンテーション法に元々使用された親和性行列を再調査した。新しいアフィニティーマトリックス,色歪に対してロバストな,オブジェクト発見を定式化した。オブジェクト領域のための凝集測定(CM)も定式化アフィニティーマトリックスに基づいて導いた。新しいCMに基づいて,親和性行列の固有ベクトルを利用した画像における潜在的物体を発見するために提案した新しい物体発見法。顕著性検出とオブジェクト提案生成の両方に提案手法を適用した。幾つかの評価ベンチマーク上での実験結果により,提案したCMベース法は,これらの二作業のための有望な性能を達成したことを示した。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： 定式化 ,  親和性 ,  *画像 ,  ベンチマーク ,  固有ベクトル ,  画素 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  スペクトラルクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 凝集測定 ,  物体 ,  発見