Visual Saliency for Image Segmentation and Object Detection

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/04/26

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 張焜翔

演講者 :中央研究院  劉庭祿研究員

人類視覺係統對視覺場景中感興趣區域的抽取是一個視覺注意機製顯著性檢測的過程。在圖像理解的同時若能模擬人類視覺機製提取出圖像中顯著性區域，將會很大程度上提高圖像理解的效率。目前，圖像的顯著性檢測已經廣泛地運用到許多計算機視覺的應用領域中，如目標檢測、場景渲染和視覺界麵設計等。
Graph cut：可在有向圖或無向圖的把節點分割成兩群。最常在解決有向圖中，由源點(source)流向匯點(sink)的流量問題，例如：水管、網路或車流量。在近幾年影像被建立成圖學概念，使得影像可被建成無向圖，因此graph cut被用來解決電腦視覺、圖像處理以及機器學習的問題，其中的問題包括影像分割、影像分類以及影像合成。