Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
公開日 |
2007-06-25 |
タイトル |
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タイトル |
Image Segmentation Using MAP-MRF Estimation and Support Vector Machine |
言語 |
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言語 |
eng |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
著者 |
Hosaka, T.
Kobayashi, T.
Otsu, N.
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抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Image segmentation has recently been studied in a framework of maximum a posteriori estimation for the Markov random field, where the cost function representing pixel-wise likelihood and inter-pixel smoothness should be minimized. The common drawback of these studies is the decrease in performance when a foreground object and the background have similar colors. We propose the likelihood formulation in the cost function considering not only a single pixel but also its neighboring pixels, and utilizing the support vector machine to enhance the discrimination between foreground and background. The global optimal solution for our cost function can be realized by the graph cut algorithm. Experimental results show an excellent segmentation performance in many cases. |
書誌情報 |
Interdisciplinary information sciences
巻 13,
号 1,
p. 33-42,
発行日 2007-03
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1340-9050 |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11032627 |
フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
出版者 |
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出版者 |
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University |
資源タイプ |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
紀要類(bulletin) |
登録日 |
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日付 |
2007-06-25 |
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日付タイプ |
Created |
公開日(投稿完了日) |
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日付 |
2007-06-25 |
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日付タイプ |
Created |
発行日 |
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日付 |
2007-03 |
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日付タイプ |
Created |
フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
883127 bytes |
公開範囲 |
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値 |
学外 |
更新日 |
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日付 |
2010-01-27 |
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日付タイプ |
Created |