Letter 光景のセグメント化における階層性と適用性 2006年8月17日 Nature 442, 7104 doi: 10.1038/nature04977 画像の中から目立つ一貫性のある部分を見つけ出すこと（セグメント化）は、多くの視覚作業の基礎であり、対象認識にはとりわけ重要である。ヒトはこの課題を難なく行えるが、それは階層的な処理が重要な役割を果たしている系に頼っていると思われる。しかし、多くの試みにもかかわらず、これまでのコンピューターアルゴリズムでは、一般的な視覚条件下でロバストなセグメント化能力を示すことはできなかった。本論文では、画像中から目立つ部分をすべて決定し、それらを階層的な構造に組み立てるという、新しい高効率なアプローチについて述べる。この、集合に重みづけするセグメント化のアルゴリズムは、物理系のための代数的マルチグリッド解法に由来するもので、細かいものから粗いものまでさまざまな画素の集合で成り立っている。集合の数やスケールをあらかじめ決めずに、互いに重なり合う、または重ならない種々のサイズの集合体を画像特徴として提示する。このアルゴリズムを適用した結果は、従来のアプローチより精度が大幅に高く、演算速度も大きく向上した（データサイズに比例）。 Full Text PDF 目次へ戻る
