アピアランスモデルを用いない外包形状入力からの画像セグメンテーション(幾何学的解析,最適化,第13回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)

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概要

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本研究では,物体の大雑把な外包形状を入力として,画像中の物体領域をセグメンテーションする問題を扱う.代表的な従来手法であるGrabCut法では,物体・背景のアピアランスモデルとセグメンテーションを交互に繰り返し推定するため,局所最適に陥ることや計算時間がかかるという問題点があった.それに対して,提案手法では,アピアランスモデルを使わない代わりに,離れた画素間の関係を考慮するエネルギー関数を導入し,一度のグラフカット計算だけで最適なセグメンテーションを得る.多数の画像を用いた実験により,高速度で高精度のセグメンテーションができることを確認した.更に,提案手法の特徴として,外包形状のわずかな変化に伴うグラフモデルの変化が小さいため,動的グラフカットが有効に適用できることが挙げられる.本論文では,この特徴を生かしたsaliencyに基づく効率的な自動セグメンテーションへの応用についても述べる.
2011-08-01

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