Sammanfattning — Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att lösa det perceptuella gruppproblemet i synen. I stället för att fokusera på lokala funktioner och deras sammansättningar i bilddata, syftar vår strategi till att extrahera det globala intrycket av en bild. Vi behandlar bildsegmentering som ett problem för grafpartitionering och föreslår ett nytt globalt kriterium, det normaliserade snittet, för segmentering av grafen. Det normaliserade skärkriteriet mäter både den totala olikheten mellan de olika grupperna och den totala likheten inom grupperna. Vi visar att en effektiv beräkningsteknik baserad på ett generaliserat eigen value-problem kan användas för att optimera detta kriterium. Vi har tillämpat denna metod för att segmentera statiska bilder, liksom rörelsesekvenser, och fann resultaten att vara mycket uppmuntrande.
Shi och Malik Ref föreslog ett normaliserat nedskärningskriterium som mäter både den totala olikheten mellan de olika grupperna samt den totala likheten inom grupperna.
Normalized cuts and image segmentation