시각 이미지 분할에서의 계층화 및 적응성

인간들은 노이즈가 심한 이미지에서도 쉽게 연관된 부위를 찾아낼 수 있으며, 이러한 능력은 물체를 인식하는데 있어서 매우 중요하다. 컴퓨터 알고리즘은 이러한 작업을 수행하는데 있어서 기대했던 것만큼 성공적이지 못했는데, 그 일부 원인은 초기 연구에서는 이미지에 대해 로컬 계산(local computation)만을 수행했기 때문이었다. 최근 이미지의 모든 비활성 영역(salient region)을 분석하여 이들을 계층 구조(hierarchical structure)로 재구성하는 이미지 분할 전략(image segmentation strategy)을 기반으로 한 새로운 접근 방식이 개발되었다. 이 방법은 지금까지 방식에 비해 빠르면서도 훨씬 더 정확하면서도 결과적으로 얻어진 알고리즘은 비교적 사용하기에 간단하였다. 이번에 개발된 새로운 알고리즘은 많은 수의 물체들 중에서 타깃을 찾는 작업을 통해 증명되었다.