Vi presenterar en modell av curvilinear gruppering med bitvis linjära representationer av konturer och ett villkorligt slumpmässigt fält för att fånga kontinuitet och frekvensen av olika korsningar typer. Potentiella kompletteringar genereras genom att bygga en begränsad Delaunay triangulation (CDT) över den uppsättning konturer som finns av en lokal kantdetektor. Maximala sannolikhetsparametrar för modellen är inlärda från människomärkt grundsanning. Genom att använda utdragna testdata mäter vi hur modellen, genom att integrera kontinuitetsstruktur, förbättrar gränsdetekteringen över den lokala kantdetektorn. Vi jämför också prestanda med en baslinje lokal klassificering som fungerar på par av kantler. Båda algoritmerna dominerar konsekvent lågnivågränsdetektorn vid alla trösklar. Såvitt vi vet är detta första gången som curvilinearkontinuitet har visats kvantitativt användbar för en stor variation av naturliga bilder. Bättre gränsdetektering har omedelbar tillämpning i problemet med objektdetektering och igenkänning.
Ren och al. REF presenterade en modell av curvilinear gruppering med hjälp av bitvis linjära representationer av konturer och ett villkorat slumpmässigt fält för att fånga kontinuitet och frekvensen av olika korsningstyper.
Scale-invariant contour completion using conditional random fields
{'venue': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'journal': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}