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首页> 外文期刊>電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム >空間的連続性を考慮した物体領域とその境界線を同時表現するトピックモデル
【24h】

空間的連続性を考慮した物体領域とその境界線を同時表現するトピックモデル

机译：考虑空间连续性的主题模型可同时表示对象区域及其边界线

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摘要

近年，包括的な画像理解のためのトピックモデルの有用性が着目されている。従来のモデルでは，画像を細かく分割した小領域についてトピック推定を行うことで，物体識別と物体領域抽出の同時推定を実現してきたが，小領域間の空間的連続性は考慮されていなかった。本論文では，隣接した小領域間の連続性を考慮するため，画像内の小領域に加えてその境界線についてトピックを推定するRegion and Boundary Integrated Topic Model (RABIT-Model）を提案する。境界へのトピック付与によって境界のもつ属性を識別し，それによって隣接領域間の連続性を評価することができる。実験によって，RABIT-Modelによる物体領域抽出精度の向上を示す。また，RABIT-Modelにより，画像内物体レイアウトに関する境界の属性ラベルを境界トピックとして推定可能であることを示す。物体レイアウト推定問題に対して特有の情報を組み込むことなく，先端研究と同等の推定精度を実現している。
机译：近年来，注意力已集中在主题模型对全面图像理解的实用性上。在传统模型中，通过对图像进行了精细分割的小区域执行主题估计，实现了对象识别和对象区域提取的同时估计，但是尚未考虑小区域之间的空间连续性。在本文中，我们提出了一种区域和边界综合主题模型（RABIT-Model），该模型除了估计图像中的小区域外，还估计边界线的主题，以便考虑相邻小区域之间的连续性。通过将主题分配给边界，可以识别边界的属性，并可以评估相邻区域之间的连续性。实验表明，RABIT-Model提高了目标区域提取的准确性。另外，RABIT模型表明与图像中的对象的布局有关的边界的属性标签可以被估计为边界主题。无需为对象布局估计问题引入特定信息，就可以达到与高级研究相同的估计精度。

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