課程: 論文研討(四)
日期 : 2013/04/26
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 蕭維廷
演講者 :中央研究院 劉庭祿研究員
我們可以使用眼球追蹤技術,來了解人們在瀏覽物件時,對哪一部分區塊較有興趣。但要如何將區塊物件過濾出來呢??
Graph cuts是一種十分有用和流行的能量優化算法,在計算機視覺領域普遍應用於前背景分割(Image segmentation)、立體視覺(stereo vision)、摳圖(Image matting)等。Graph Cuts理論最早是出現在流網絡優化領域的,比如說水管網絡,通信傳輸網絡,城市車流網絡等。此時的Graph Cuts算法是用來確定網絡流的最小分割,即尋找一個容量最小的邊的集合,去掉這個集合中的所有邊就可以阻擋這個網絡了。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,於是graph cut被用來解決電腦視覺、圖像處理以及機器學習(Machine
Learning)的問題,其中的問題包括影像分割、影像分類以及影像合成。
因此我們可以使用Graph cuts,一種常用的電腦視覺技術來將物件和背景作切割,過濾出物件,供後續使用之視覺著重點的分析研究。