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J-GLOBAL ID：201802288864299271   整理番号：18A1771100

多中心凸包による顕著性検出【JST・京大機械翻訳】

Saliency Detection via Multi-Center Convex Hull Prior

著者 (4件)： Wang Zhi-Jie (Sun Yat-Sen University) ,  Ma Lizhuang (Shanghai Jiao Tong University) ,  Lin Xiao (Shanghai Normal University) ,  Zhong Hui (Shanghai Yingcheng Image Tech. Co., Ltd)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 1867-1871  発行年： 2018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： 顕著性検出はコンピュータビジョンにおけるホットな話題である。既存のアプローチの中で,代表的なものは,画像における顕著なオブジェクトを見つけるために,凸包を使用することである。そして,凸包に基づく多くの変種がある。これらの研究のほとんどは,単一センターを用いて,凸包センターの前地図を構築し,一方,複数のセンターの利用に関する注意はほとんどなされていない。本論文において,著者らは顕著性検出のための多中心凸包事前ベースの解法を提案した。特に,著者らの解は,2つの非自明な最適化を統合する。1つは,強化されたグローバルな色識別事前マップを得るためであり,もう1つは,予備的な顕著性マップを洗練することである。最先端のアルゴリズムに対する比較を通して,この解を実験的に評価した。結果は,提案した解法の有効性と優位性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  画像 ,  コンピュータビジョン ,  *凸包
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  最先端 , 【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 (1件)： 凸包