"顕著度"

グラフコストの逐次更新を用いた映像顕著領域の自動抽出

本論文では,映像中から顕著な領域を自動的,高速かつ高精度に抽出するための方法を提案する.提案手法では,以下の2点により高速かつ高精度な自動抽出を実現している.(1)グラフカットに基づく画像分割手法に,入力画像の各位置が抽出すべき領域である確率を示す事前確率を顕著度に基づいて与える処理を導入し,分割の自動化を実現する.(2)過去の分割結果に基づいて事前確率と特徴量ゆう度を逐次的に更新する処理を導入し,安定性の高い分割を実現する.実験により,全自動処理である提案手法が,手動・半自動処理に基づく既存手 …

MCMC-based particle filterを用いた人間の映像注視行動の実時間推定

人間は、網膜に映る像の中から重要と思われる領域を瞬時に判断することで、効率的に情報を獲得している。これら高度な視覚機構を計算機上で実現することで、重要性に応じて映像中の情報を能動的に取捨選択でき、数多くのシステムをより高度化できる。本報告では、人間の視覚機構を高精度に模擬する新しい計算モデル、及び実時間動作を実現するstream processingに基づく実装方法を提案する。提案法では、新たにマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づくサンプリングと、粒子フィルタに基づく事後確率推定を新たに導入すること …