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J-GLOBAL ID：201802289683011298   整理番号：18A1092933

大域コントラストと背景事前駆動の顕著なターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Salient objects detection method using global contrast and background priors

著者 (2件)： Deng Chen (江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122) ,  Xie Linbai (江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 3  ページ： 212-216  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： バックグラウンド抽出が不正確であり,バックグラウンド抑制の能力が弱いという従来のバックグラウンド検出の問題に照準を定めて,グローバルコントラストとバックグラウンドの先験的駆動の目立った目標検出方法を提案した。最初に,画像セグメントを一連の知覚的に均一な超画素に分割し,グローバルカラーコントラストにより大域的な顕著グラフを得て,前景シードポイントを得た。次に,境界スーパーピクセルを前景シードポイントと比較し,背景シードポイントとして大きな差異を有する境界スーパーピクセルを選択し,バックグラウンドに基づく顕著なグラフを得た。公開MSRA-1000データセット上の6種類の主流方式との比較実験を行い,その結果,提案した顕著性ターゲット検出法が複雑な境界情報に対してよりロバストであることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  画像 ,  画素 ,  *コントラスト ,  比較試験 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 前景 ,  バックグラウンド抑制 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： global contrast ,  background priors ,  superpixel segmentation ,  salient object

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)： コントラスト ,  背景 ,  ターゲット検出