Multiple-Instance Leamingを用いたCo-segmentation(一般セッション,実時間処理実空間センシングと環境理解)
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概要
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インターネット上の画像検索を利用して,物体の見えの学習を行うことができれば,テキストを与えるだけて現実世界での物体の探索が行えるようになる.しかし,現実の画像検索結果は,対象以外の無関係なものを含むため,画像内での対象のローカライズが必要になる.本報告では,この問題を,複数の画像群から共通対象を検出するCo-segmentationの問題であると捉え, Multiple-Instance Learming(MIL)の考え方を取り入れて,この問題を解く方法を提案する.具体的には,過剰分割した画像領域から抽出した特徴量に対して求めたDiverse Density(DD)の値を利用して前景・背景モデルを構築し,離散最適化によって,各画像で共通する領域の検出を行う.この際に通常のDDを計算したのでは,前景におけるDDの値が低下するために, Co-segmentationに適した新たな尺度を導入する.iCoseg databaseを用いた実験では先行研究に比べ高いセグメンテーション精度が得られ,本手法の有効性が確認できた.
- 2013-01-16
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