複数の前景のための制約付き指向グラフクラスタリングとセグメンテーション

Constrained Directed Graph Clustering and Segmentation Propagation for Multiple Foregrounds Cosegmentation
Meng, Fanman and Li, Hongliang and Zhu, Shuyuan and Luo, Bing and Huang, Chao and Zeng, Bing and Gabbouj, Moncef
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology Vol.25.11 pp.1735-1748 2015
20180109_nishida

“本稿では,複数のフォアグラウンド構成を対象とした新しい制約付き有向グラフクラスタリング(DGC)法とセグメンテーション伝播法を提案する.分類と伝播の観点から複数のオブジェクトの構成を解決する.
分類は各クラスの前にオブジェクトを取得するために使用され,伝播はすべての画像の前に伝播される.
我々の方法では,DGC法は,雑音データのクラスタリングを防止するためのセグメント化におけるクラスタリング制約を加える分類ステップのために設計されている.グラフ上で強く結合されたコンポーネント検索などの新しいクラスタリング基準が導入される.さらに,高速クラスタリング性能のために線形時間に強く接続された成分探索アルゴリズムが提案される.次に,クラスターからオブジェクトプリアクターを抽出し,これらのプリフォーマーをすべての画像に伝播させて,最終的な複数のオブジェクト抽出を達成するために使用される前景マップを取得する.我々は,共同セグメント化タスクとクラスタ化タスクの両方について本手法を検証する.実験結果は,提案された方法が,既存のコグニション方法およびクラスタリング方法の両方と比較してより大きな精度を達成できることを示している.”