| 講演名 | 2002/3/8 追跡によるセマンティックなオブジェクト抽出の手法 ウアタヴィーキアット スパタナー, 相澤 清晴, |
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| 抄録(和) | 一般のオブジェクト抽出法では"一つの物体、一つのオブジェクト"を判断するが、実際、物体は一つの動きを持つとは限らない。そのため、人物などは一つ以上のオブジェクトとして抽出してしまう。本論文では、拙者の以前提案した領域成長法のセグメンテーションを利用して、新しいセマンティックなオブジェクト抽出法を提案する。本手法では追跡経路を利用して、領域の接触状態を決め、領域を併合する。あらかじめ、ユーザー(あるいは自動的な手法)により与えられた領域の中から個々のセマンティックなオブジェクトを抽出する。 |
| 抄録(英) | The paper consists of two main parts: (1) image segmentation and (2) object extraction. Image segmentation is performed on region growing framework. We previously proposed two novel robust homogeneity criteria. Homogeneity between a pixel, p, and a growing region, is measured according to intensity around p. The proposed image segmentation provides the well segmented result. The pre-requirement of the object extraction stage is the foreground mask, which indicates the location of the foreground in the initial frame. It is unnecessary to provide an object with an individual mask. Regions in the segmentation image are classified into foreground and background according to the percentage of their members lying inside the foreground mask. Each foreground region is tracked and its tracking loci are used to merge regions to form objects. Region merging is performed under the criterion of "same object, connected regions" instead of the highly applied "one object, one motion". Regions are merged, if they stay connect to one another. Non-rigid objects(E.g. human body) may contain more than one motion and cannot be effectively extracted by most conventional algorithms. One non-rigid object is often extracted to two or more objects which results in poor defined objects. Experiments showed that our proposed algorithm gave a well defined objects. |
| キーワード(和) | 画像セグメンテーション / 領域成長法 / セマンティックなオブジェクト抽出 |
| キーワード(英) | Image segmentation / Region growing / Semantic object extraction |
| 資料番号 | PRMU2001-294 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2002/3/8(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | 追跡によるセマンティックなオブジェクト抽出の手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Semantic Object Extraction by Tracking |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像セグメンテーション / Image segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | 領域成長法 / Region growing |
| キーワード(3)（和/英） | セマンティックなオブジェクト抽出 / Semantic object extraction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ウアタヴィーキアット スパタナー / Supatana AUETHAVEKIAT |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学 工学系研究科 電子情報工学専攻 Department of Information and communication Engineering, University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 相澤 清晴 / Kiyoharu AIZAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学 工学系研究科 電子情報工学専攻 Department of Information and communication Engineering, University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2002/3/8 |
| 資料番号 | PRMU2001-294 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 713 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |