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Adaptive Optimal Shape Prior for Easy Interactive Object Segmentation

机译：自适应最佳形状先验，便于交互式对象分割

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For interactive segmentation approaches, object segmentation in complicated background is cumbersome, and usually needs tedious interactions to refine the incomplete segmentations . In this paper, an adaptive optimal shape prior is proposed for easy interactive object segmentation. Different from the traditional shape priors which only provide loose constraint, our adaptive shape prior gives more accurate and individualized constraint by exploiting the shape information of incomplete segmentation. Moreover, by combining the non-rigid shape registration and a local shape consistency evaluation system presented in this paper, such adaptive optimal shape prior could be achieved automatically. Both of these contributions greatly lighten the burden on users and make interactive segmentation much easier. The comparison experiments on the newly-built TypShape dataset with the related algorithms have demonstrated good performance of the proposed algorithm.
机译：对于交互式分割方法，复杂背景下的对象分割很麻烦，并且通常需要乏味的交互来细化不完整的分割。在本文中，提出了一种自适应的最优形状先验，用于容易的交互式对象分割。与仅提供宽松约束的传统形状先验不同，我们的自适应形状先验通过利用不完整分割的形状信息提供了更准确和个性化的约束。此外，通过结合本文提出的非刚性形状配准和局部形状一致性评估系统，可以自动实现这种自适应最优形状先验。这两种贡献都大大减轻了用户的负担，并使交互式细分更加容易。在新建的TypShape数据集上与相关算法进行的比较实验证明了该算法的良好性能。

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