画像変形モデルを用いた図形の領域分割(一般,膨大なデータから学ぶもの)
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概要
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本論文では、複数の画像を用いた変形モデルの学習に基づく、画像の領域分割の手法を提案する。ある画像を領域分割するため、同カテゴリの画像を複数用意し、Shape Contextを用いてマッチングを行い、Thin Plate Spline変形モデルを推定する。また、パッチ間の非類似度に基づいて重みつきグラフを構築し、Normalized-cutを適用して、画像を領域分割する。MPEG7データベースの画像の領域分割結果を示し、本手法の有用性を確認する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-12
著者
-
大町 真一郎
東北大学大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学 大学院工学研究科
-
郭 鋭淇
東北大学工学部
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科:(現)日本大学工学部
-
阿曽 弘具
東北大
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科|現在 日本大学工学部
-
大町 真一郎
東北大学大学院 工学研究科
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