TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Interaction between High-Level and Low-Level Image Analysis for Semantic Video Object Extraction"

ITuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: nteraction between High-Level and Low-Level Image Analysis for Semantic Video Object Extraction | EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2004 6 786-797 2004 Hindawi Publishing Corporation Interaction between High-Level and Low-Level Image Analysis for Semantic Video Object Extraction Andrea Cavallaro Multimedia and Vision Laboratory Queen Mary University of London QMUL London E1 4NS UK Email Touradj Ebrahimi Signal Processing Institute Swiss Federal Institute of Technology EPFL 1015 Lausanne Switzerland Email Received 21 December 2002 Revised 6 September 2003 The task of extracting a semantic video object is split into two subproblems namely object segmentation and region segmentation. Object segmentation relies on a priori assumptions whereas region segmentation is data-driven and can be solved in an automatic manner. These two subproblems are not mutually independent and they can benefit from interactions with each other. In this paper a framework for such interaction is formulated. This representation scheme based on region segmentation and semantic segmentation is compatible with the view that image analysis and scene understanding problems can be decomposed into low-level and high-level tasks. Low-level tasks pertain to region-oriented processing whereas the high-level tasks are closely related to object-level processing. This approach emulates the human visual system what one sees in a scene depends on the scene itself region segmentation as well as on the cognitive task semantic segmentation at hand. The higher-level segmentation results in a partition corresponding to semantic video objects. Semantic video objects do not usually have invariant physical properties and the definition depends on the application. Hence the definition incorporates complex domain-specific knowledge and is not easy to generalize. For the specific implementation used in this paper motion is used as a clue to semantic information. In this framework an automatic algorithm is presented for computing the semantic .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.