スケールスペース理論と混合ガウス分布を用いた顕著性マップ

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS14052

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2014/03/28

タイトル(英語): Saliency Map using Scale Space Theory and Mixture Gaussian Distribution

著者名: 栗田 直人(静岡大学),大橋 剛介(静岡大学)

著者名(英語): Kurita Naoto(Shizuoka University),Ohashi Gosuke(Shizuoka University)

キーワード: 顕著性マップ|スケールスペース理論|混合ガウス分布|ＣＩＥＬＡＢ色空間|Saliency map|Scale space theory|Mixture gaussian distribution|CIELAB color space

要約(日本語): 画像から人間の注視する領域を自動的に算出する顕著性マップは現在注目を集めている．本研究では，CIELAB色空間において，スケールスペース理論を用いて極値とスケールを算出し，それらを混合ガウス分布のパラメータとして，顕著性マップを作成する．このとき，画像全体と極値周辺の色成分を比較し，画像の大局的な情報も考慮し，顕著性マップを作成する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,283 Kバイト