| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-11-24 16:30
圧縮性とオブジェクトらしさ尺度に着目した画像からのオブジェクト自動抽出法
○杉山英行・古賀久志・渡辺俊典・横山貴紀（電通大） |
| 抄録 |
（和） |
サンプル画像を与えるだけで人手を介さずにオブジェクトを自動抽出する方式を提案する．その基礎として，先ず，構成する部品の位置関係が変化するオブジェクトを簡単に記述できる近傍集合表現を述べる．次に，画像内により多く出現しより多くの部品から成るものがオブジェクトとして妥当であると考え，画像表現に必要なデータ量の圧縮度という評価関数を定式化する．ここでは，複数個出現する同種オブジェクトインスタンスの面積，縦横比，密度の一様性もオブジェクトらしさ尺度として考慮する．次に，この評価関数値が最大となるようなオブジェクトを画像中から探索するオブジェクト自動抽出アルゴリズムを与える． |
| （英） |
We propose a new object generator that can acquire a few sample images without human intervention. First, we introduce a new concept of neighbour set representation of objects which is simple but powerful to represent non-rigid objects. Here, non-rigid means the changeability of parts arrangement. Next, we formulate our following instincts- appropriate objects are such that appear many times and have many parts in the image - into a computable evaluation function of image compressibility gained.This evaluation function also takes into account the uniformity of size, aspect ratio and density among multiple object instances of the same kind. We propose an algorithm that extracts objects automatically by searching for objects that maximizes the value of the evaluation function. |
| キーワード |
（和） |
オブジェクト認識 / 画像解析 / 近傍集合 / データの圧縮度 / モデル生成 / / / |
| （英） |
Object Recognition / Image Analysis / Neighbor Set / Data Compression / Model Generation / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 376, PRMU2006-160, pp. 183-188, 2006年11月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-160 |
| 発行日 |
2006-11-17 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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