RGB-D画像のエッジの密度と均一性を用いたObject Proposal

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タイトル別名
  • Object Proposal Using RGB-D Edge Density and Density Uniformity

説明

Object proposalとは，極力少ない候補領域で画像中の個々の物体領域を推定することを狙っており，物体検出のフローに組み込まれて広く用いられている．既存手法の中でも，事前に定めた物体らしさ（矩形が単一の物体を正確に捉えている度合い）を画像中の矩形に対して算出する手法は，効率的に推定可能かつ学習データが不要であるというメリットをもつ．しかしながら，既存手法は物体らしさをRGB画像から得られるRGBエッジに基づき算出しているため，物体の模様の影響を受けた余分な候補領域が出力される．また，物体らしさの定義の問題から複数の物体を含む領域も出力されてしまう．この問題に対処するため，本論文では，深度画像を活用することで物体の模様の影響を抑制することを考える．更に，単一の物体を正確に捉えた領域は，単一の物体から得られた物体境界に外接するため，矩形の中央領域に物体境界を含まず，縁領域に物体境界を均一に含むはずであるという着想に基づき，新たな物体らしさの指標を提案する．実験では，複数のデータセットにおいて，提案手法が比較的高い再現率かつ，高速に推定可能であることを示す．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390283659865657344
  • DOI
    10.14923/transinfj.2019jdp7057
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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