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複数特徴に基づく自動領域分割(一般セッション(5),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
著者
矢野 雅之
勝間 大輔
清水 大輔
渡邊 睦
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解
(
ISSN:09135685
)
巻号頁・発行日
vol.105, no.674, pp.149-154, 2006-03-10
画像認識を行う際、まず領域分割を行って認識対象の侯補となる領域を設定することが行われる。しかし、領域数は一般に未知であり、又、明度/色相値の類似性のみで領域を生成した場合には影や模様の影響により適切に設定できないという問題がある。そこで本稿では、明度による自動領域分割に対してDFT処理した領域をクラスタリングした分割結果を統合することにより、領域分割結果の精度向上を行う方式について提案する。屋内シーン、屋外シーンにおいて本手法の有効性を確認した。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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[論文][CiNii][画像処理]
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こんな論文どうですか? 複数特徴に基づく自動領域分割(一般セッション(5),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)(矢野雅之ほか),2006 http://id.CiNii.jp/TnlbL
収集済み URL リスト
https://ci.nii.ac.jp/naid/110004680469
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