グラフコストの逐次更新を用いた映像顕著領域の自動抽出(テーマセッション,映像ハンドリング技術とその応用)
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概要
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本稿では,高い精度で映像中から顕著な領域を自動的に抽出するための方法を提案する.提案手法では,顕著度による事前確率を取り入れた,最大事後確率推定に基づくグラフカット画像分割手法と,以前の分割結果を参照しながら事前確率および特徴量尤度などで構成されるグラフコストを逐次更新する方法を導入している.顕著度を利用した既存手法は,顕著度の揺らぎにより分割結果が時系列として不安定になる問題があるが,提案手法では,グラフコストを逐次的に更新することにより,顕著度のみを頼らない安定した自動抽出が実現できる.実験により,提案手法が自動で映像から高精度に顕著領域を抽出できることを示している.
- 2009-05-21
著者
-
大和 淳司
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所
-
木村 昭悟
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
高木 茂
国立沖縄工業高等専門学校情報通信システム工学科
-
福地 賢
沖縄工業高等専門学校情報通信システム工学科
-
宮里 洸司
沖縄工業高等専門学校情報通信システム工学科
-
高木 茂
沖縄工業高等専門学校情報通信システム工学科
-
福地 賢
国立沖縄工業高等専門学校電子通信システム工学コース
-
宮里 洸司
国立沖縄工業高等専門学校電子通信システム工学コース
-
木村 昭悟
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
木村 昭悟
東京工業大学工学部電気電子工学科
-
大和 淳司
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
大和 淳司
日本電信電話株式会社第3部門
-
高木 茂
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
大和 淳司
日本電信電話(株)第三部門
-
Yamato Junji
Ntt Communication Science Laboratories Ntt Corp.
-
Yamato Junji
Nippon Telegraph And Telephone Corporation
-
Yamato Junji
Ntt Communication Science Laboratories Ntt Corporation
-
大和 淳司
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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