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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 484 - 487 (4page)
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Although traditional thresholding based salient object segmentation methods are effective, they have limitations in segmenting salient object precisely. Therefore, an iterative reversible graph cut method, which uses a saliency map as an initial object seeds, can be used as a postprocessing to produce more accurate object segmentation results. However, we observe that if the object and background color distributions are similar, the graph cut based method loses its effectiveness. Motivated by this observation, we propose a framework for salient objects segmentation by selectively applying the iterative reversible graph cut algorithm according to its effectiveness. In addition to that, we also propose a novel threshold estimation method to produce better initial object seeds from a saliency map. Additionally, we propose a smoothing term in the graph cut method to improve the segmentation accuracy. Experimental results on the MSRA-1000 dataset demonstrate that the proposed method outperforms the existing methods in terms of F-measure.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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