Vi tar itu med problemet med objektdetektering och segmentering med hjälp av holistiska egenskaper av objektform. Global form representationer är mycket känsliga för skräp oundvikligen närvarande i realistiska bilder, och kan robust igenkänns endast med hjälp av en exakt segmentering av objektet. I detta syfte föreslår vi en figur/marksegmenteringsmetod för extraktion av bildregioner som liknar de globala egenskaperna hos en modellgränsstruktur och är perceptuellt framträdande. Vår form representation, som kallas ackordiogrammet, är baserad på geometriska relationer mellan objekt gränskanter, medan de perceptuella saltkurer vi använder gynnar sammanhängande regioner som skiljer sig från bakgrunden. Vi formulerar segmenteringsproblemet som ett heltal quadratic program och använder en semidefinite programmeringsavkoppling för att lösa det. Erhållna lösningar ger segmentering av ett objekt samt en detekteringspoäng som används för objektigenkänning. Vår enstegsstrategi förbättrar över toppmoderna metoder på flera objektdetekterings- och segmenteringsriktmärken.
På samma sätt har en regionbaserad objektsegmenteringsmetod med hjälp av framträdande information (holistiska egenskaper hos objektformer, geometriska samband mellan objektgränser) införts genom REF.
Object detection via boundary structure segmentation
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}