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【24h】

Cooperative object search and segmentation in Internet images

机译：Internet图像中的合作对象搜索和分割

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We propose a combined approach for object search and segmentation in realistic Internet image collections. According to a query object, our goal is to locate and segment out those objects of interest. Our approach mainly includes two modules: the hierarchical discriminative region matching method and the iterative object segmentation algorithm. The hierarchical matching method is proposed to perform a hierarchical search to localize the seed-regions for segmentation. Then the iterative segmentation algorithm searches the optimal solution for the final segmentation, with the constraints from structural properties and seed-regions. These two modules work cooperatively because the seed-regions serve as constraints for segmentation and are also verified by segmentation results. Unlike existing search and segmentation approaches, our method produces accurate segmentation results and ignores noise images (images not containing the object of interest). The experimental results validate the advantages of our method on several benchmark datasets. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：我们提出了一种组合的方法，用于在现实的Internet图像集合中进行对象搜索和分割。根据一个查询对象，我们的目标是找到并细分那些感兴趣的对象。我们的方法主要包括两个模块：分层判别区域匹配方法和迭代对象分割算法。提出了一种分层匹配的方法来进行分层搜索，以定位种子区域进行分割。然后，迭代分割算法会根据结构属性和种子区域的约束条件，搜索用于最终分割的最优解。这两个模块可以协同工作，因为种子区域是分割的约束，并且也可以通过分割结果进行验证。与现有的搜索和分割方法不同，我们的方法可产生准确的分割结果，并忽略噪声图像（不包含感兴趣对象的图像）。实验结果证明了我们的方法在几个基准数据集上的优势。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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