Exploring Visual Saliency for Image Seqmentation and Object Detection

課程：論文研討(二)
日期：2013.04.26
時間：14:00 ~ 15:30
地點：S104
作者：資工研一 曾羽銘
講者：劉庭祿

內容:

今天的主題是利用電腦來做影像的處理,比如要做到前景和背景的分別,就可以利用每一個像素的標記,再利用演算法,算出cost值,就可以得到相對應的graph.即可將一個影像的前景跟後景分離.

而所謂的演算法及式透過一個方程式來縮小目標graph,因原本的node達2的十次方個,而透過此函數後,即可縮小node量,來提升演算效能.

而如果要在進一步的準確分析前後,我們可以加入一些其他的元素,像是加入骨架,或是透過分析大項相似的圖片,得到該物件在graph中的特微值,即可加快,分離前後景的速度,也可以更正確的判斷得到所要的model.

Graph cuts 是一種十分有用和流行的能量優化算法,再計算機視覺領域普片應用於image segmentation , stereo vision….等等的

來源:
http://cvit.iiit.ac.in/projects/gpuproject/GraphCuts.jpg