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J-GLOBAL ID：201702231550808465   整理番号：17A0116515

顕著性情報と目的性周波数マップとの類似性伝搬による物体cosegmentation【Powered by NICT】

Object cosegmentation by similarity propagation with saliency information and objectness frequency map

著者 (3件)： Huang Lehu (Key Laboratory on Machine Perception, Peking University) ,  Gan Rui (Key Laboratory on Machine Perception, Peking University) ,  Zeng Gang (Key Laboratory on Machine Perception, Peking University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSAI  ページ： 906-911  発行年： 2016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： 画像コセグメンテーションは複数の類似画像からの一般的な前景物体の抽出を目指した取り組み問題である。物体コセグメンテーションフレームワークを扱うことができない画像間の前景外見の大きな変動に対処するために,画像内情報の画像間情報と超画素類似性伝搬のためのオブジェクトコセグメンテーションフレームワークに基づいたハイブリッド型コセグメンテーション法を提案した。前景および背景に属するスーパピクセルの確率を測定するために目的性周波数マップ(OFM)を示した。物体コセグメンテーション部分に対して,事前手がかりとして顕著性情報を添加した単一画像の最初の一般的な前景オブジェクトを支援することである。超画素類似性伝搬では,顕著性情報とOFMは伝搬をより効率的にするために考慮に入れた。共通前景物体を対象コセグメンテーション法により迅速に分割し,単一画像における超画素類似性伝搬によって精密化した。実験結果は,提案した方法は,以前の方法と比較して低い誤り率で一般的な前景物体を分割できることを示した。Copyright 2017 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： 誤り率 ,  周波数 ,  画素 ,  *類似性 ,  画像 ,  精密化
準シソーラス用語： ハイブリッド型 ,  前景 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： マップ ,  類似性 ,  伝搬 ,  物体