講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-01-16 13:50
実画像からの重なり合ったひも状オブジェクトの認識 ○前田くれあ・大羽成征(奈良先端大)・行縄直人・石井 信(京大) NC2007-106 |
抄録 |
(和) |
画像からのオブジェクト認識は,ロボットビジョンなどの工学研究でも認知心理などの理学研究においても重要な課題である.本研究では,重なり合ったひも状オブジェクトを個々に認識することのできるシステムの作り方を考える.このような課題では,オブジェクト間の交差部分および個々のオブジェクトの曲線部分の存在により,似通った特徴を複数オブジェクトが共有することが多くなるため,異なるオブジェクトをひとつのオブジェクトと誤認識する可能性が生じる.これらの問題に対処するため,本研究ではオブジェクトの傾き情報と画素間の距離情報を組み合わせた距離行列を用い,これにスペクトラルクラスタリングを適用することでひも状オブジェクトを分離する方法を提案する.また,交差部分周辺での分離精度向上のため,交点抽出と局所的オブジェクト分離を前処理として与える.以上の手続きを,前景/背景分離に関する既存の手法と組み合わせることで,実画像においてもオブジェクト認識ができることを示す. |
(英) |
This study presents an image segmentation method for string-shaped objects which may overlap each other in a single image. In this situation, crossing parts could mislead the extensions of each object, and arbitrary curves often include pixels and/or image patches with similar and indistinguishable features from different objects. In order to cope with these difficulties, we propose a spectral clustering-based segmentation method which incorporates a new measure of similarity between pixels on a face of a single picture. To calculate the similarity, we combine two different criteria: similarity of directional features and the distance between pixel positions on an image. The proposed method incorporating a crossing points processing provided the good segmentation capability for test images including a real image. |
キーワード |
(和) |
スペクトラルクラスタリング / 複数オブジェクトの分離 / 特徴抽出 / 類似度行列 / 画像分割 / 交点検出 / / |
(英) |
spectral clustering / multiple object detection / feature extraction / similarity matrix / image segmentation / crossing parts detection / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 413, NC2007-106, pp. 115-120, 2008年1月. |
資料番号 |
NC2007-106 |
発行日 |
2008-01-08 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NC2007-106 |