時空間画像を利用した弾性輪郭モデルとその収束方法
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概要
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連続画像から物体の運動を解析することは, 重要でかつ困難な問題であり, これに対して多くの研究がなされてきた. 本論文で提案するActive Tubesは, 非剛体物体の運動を解析するためのモデルの一つである. このモデルは, Kassらの提案したSnakesを時間軸に沿って重ねたものとみなすことができ, Snakesと同様のエネルギー最小化の手法を用いて時空間画像中の物体を抽出する. 当初, Active Tubesの収束アルゴリズムとして, Greedy Algorithmを用いていた. しかし, Greedy Algorithmはノイズなどの影響を受けやすいため, 新しいアルゴリズムとしてRandomized Greedy Algorithmを提案する. 提案されたアルゴリズムはGreedy Algorithmと同程度に高速である上に, ノイズに対してより頑健である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-06-25
著者
-
今井 正和
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
古川 亮
広島市立大学情報科学部情報数理学科
-
古川 亮
奈良先端科学技術大学院大学
-
烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学
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