Abstract-Vi föreslår en ny interaktiv kosegmenteringsmetod med global och lokal energioptimering. Den globala energin innehåller två termer: 1) den globala klottrade energin och 2) den mellanliggande energin. Den första använder användaren klottrar för att bygga Gaussian blandning modell och förbättra cosegmentation prestanda. Den andra är en global begränsning, som försöker matcha histogram av gemensamma objekt. För att minimera den lokala energin använder vi spline regression för att lära sig smidigheten i ett lokalt område. Denna energioptimering kan omvandlas till en begränsad quadratic programmering problem. För att minska den beräkningsmässiga komplexiteten föreslår vi en iterativ optimeringsalgoritm för att bryta ner detta optimeringsproblem i flera subproblem. De experimentella resultaten visar att vår metod överträffar toppmoderna oövervakade cosegmenteringsmetoder och interaktiva cosegmenteringsmetoder på iCoseg- och MSRC-riktmärkesdata.
Dong m.fl. I REF föreslogs en ny interaktiv samsegmenteringsmetod formulerad av en enhetlig energifunktion som kodar för global klottrad energi, inter-image energi och lokal smidig energi.
Interactive Cosegmentation Using Global and Local Energy Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}