Spatio-temporal volumeを用いた繰返し処理のグラフカットによるビデオセグメンテーション(メディア処理,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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本論文では,Spatio-temporal volumeを用いた繰返し処理のGraph Cutsによる高精度なビデオセグメンテーション法を提案する.入力された動画像を時空間データとみなし,Mean Shiftクラスタリングを行いSpatio-temporal volumeを作成する.Mean Shiftクラスタリングのバンド幅を変化させてSpatio-temporal volumeを作成し,バンド幅が大きなものからGraph Cutsによりセグメンテーションを行う.セグメンテーション結果から空間的確率と色分布確率を計算し,それらを次のGraph Cutsのt-linkに利用することで,初期段階で得られる大域的な情報を局所的な情報へ伝搬させる.これらを繰返し処理することにより,大まかなビデオセグメンテーションから段階的に精密なビデオセグメンテーションを実現する.評価実験により,各ピクセルをノードとする従来法と同程度のセグメンテーション精度において,約1/25までグラフサイズを削減させることができた.
- 2009-08-01
著者
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院
-
永橋 知行
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学ロボット工学研究所
-
藤吉 弘亘
Graduate School Of Engineering Chubu University
-
金出 武雄
Robotics Institute Carnegie Mellon University
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学 ロボティクス研究所
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
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