顕著性マップとグラフカットの組み合わせによる自動物体抽出(一般セッション3,複合現実感のためのパターン認識・理解)
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概要
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物体抽出は,自動性,正確性,汎用性を備えていることが望ましい.物体抽出に関する主な従来手法に,顕著性マップとグラフカットがある.顕著性マップは自動物体抽出が行える一方で,輪郭に沿っては抽出できない.グラフカットはその逆で,seedsと呼ばれる物体のサンプル領域をユーザが与える必要があるため,自動化ができない.特定の種類の物体に限定したヒューリスティクスや学習を用いれば,seedsの自動推定が可能であるが,汎用性が失われる.本稿では,顕著性マップにより抽出された物体領域を,グラフカットのseedsとして用いることで,上記の3条件を満たした物体抽出手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-02-12
著者
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