JP2011517358A - 対話型多ラベル付け画像分割のための連結性類似度に基づくグラフ学習法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
記載される画像データ提供方法の実施形態に従うグラフ生成アプローチの実施形態では、X={xi|iはIに属する}は、画像配列を示し、Iは添字の集合である。また、本実施形態では、全体添字集合とラベル付き及びラベルなしのノードに関する添字集合との関係は、I=IL∪IU及びIL∩IU=0として表され、IL、IUは、ラベル付き又はラベルなしのノードに関する添字集合である。グラフ生成の本実施形態において構築されたグラフは、G=<V;E>として表されることができ、V、Eはグラフノードの集合とエッジの集合をそれぞれ表す。
である。
グラフ作成の実施形態は、
である、N*Lmax連結性距離行列
を生成しうる。
の列ベクトルのそれぞれは、1つの特定のラベルに対するグラフノードの信頼度に対応する。しかしながら、得られた距離値は、グラフノード分類を直接行うにはノイズが多すぎる場合がある。
であるとき、以下の通りとなる。
数列{Yt}がY*に収束する場合、ノードiの最終ラベルは、Li=arg min Y*(i, l)を介して決定されうる。
li=argl min Y*(i, l)
Y*(i, l)は、行列Y*の(i, l)番目の要素を表す。
画像データ提供エンジンの実施形態は、特化された画像データ提供装置において実現され、その実施形態が図6に記されている。エンジン6030は、入力として、1つ以上の対象物を含む画像データ6010を受取る。エンジン6030は、画像のグラフを構築するグラフ作成器6040、及び、下流処理ユニット、ディスプレイ又はデータ記憶媒体もしくは装置に対して、対象物に関する画像データ6060を提供する画像データ出力ユニット6050を含みうる。データ出力ユニット6050からの出力が記憶媒体又は装置へ送られる場合の実施形態では、記憶された情報は、各ピクセルについてのラベル情報を含みうる。
Claims (39)
- 画像データを提供する方法であって、
画像内の対象物に関連づけられた情報を特定することと、
前記画像内の前記対象物に関連付けられた前記特定された情報に基づいて複数のノードについて連結性類似度を有するグラフを構築することと、 空間的に近接するグラフノード間の局所平滑化を実行することと、
前記局所平滑化の結果に基づき、前記対象物を表現する画像データを提供することと、
を含む、方法。 - 前記情報の特定が、前記画像内の前記対象物の少なくとも一部を選択することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記グラフの構築が、2つのグラフノードの間の有効なパスの有効距離を定義することと、前記2つのグラフノードの間のノード間距離として、前記有効距離の最小値を取ることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記グラフの構築が、前記情報の特定に基づきシードノードを確立することを含む、請求項2又は請求項3に記載の方法。
- 前記グラフの構築が、グラフノードが連結するノードの数に対応する数のラベルを、前記グラフノードにラベル付けすることを含み、前記グラフノードと連結されたノードとの間の連結度距離に前記ノードのラベルが関連付けられている、請求項1に記載の方法。
- 前記グラフの構築が、連結度距離行列を生成することを含み、前記行列が、特定のラベルについてのグラフノードの信頼値に対応する少なくとも1つの列ベクトルを有する、請求項5に記載の方法。
- 前記情報の特定が、画像内の対象物と関連付けられた前記情報を受取ることを含む、請求項1、2、3、5又は6のいずれかに記載の方法。
- 空間的に近接するグラフノードの間の前記局所平滑化の実行が、反復線形近傍伝搬アルゴリズムを実行することを含む、請求項1、2、3、5又は6のいずれかに記載の方法。
- 空間的に近接するグラフノードの間の前記局所平滑化の実行が、
前記行列中の全体のノイズレベルの検出と、
近傍ノードの平均信頼値に基づき決定された異常値の前記少なくとも1つの列ベクトルからの除去と、
前記全体のノイズレベルが特定の閾値よりも高い場合、前記ノイズレベルが前記閾値であるか又は前記閾値より低くなるまで、前記検出及び除去を繰り返すことと、
を含む反復方法を備える、請求項6に記載の方法。 - 少なくとも1つのグラフノードが2つより多いラベルを有する、請求項5、6又は9に記載の方法。
- 画像データを提供する画像データ提供装置であって、
画像内の対象物に関連付けられた情報を特定する特定ユニットと、
前記画像内の前記対象物に関連付けられた前記特定された情報に基づいて、複数のノードについて連結性類似度を有するグラフを構築するグラフ作成器と、
空間的に近接するノードの間で局所平滑化を行うグラフ平滑化ユニットと、
前記局所平滑化の結果に基づき、前記対象物を表現する画像データを出力として提供する画像データ出力ユニットと、
を含む、装置。 - 前記特定ユニットが、前記画像内の前記対象物の少なくとも一部を選択することを可能にする選択サブユニットを含む、請求項11に記載の画像データ提供装置。
- 前記グラフ作成器が、2つのグラフノードの間の有効なパスの有効距離を定義し、前記有効距離の最小値を、前記2つのグラフノードの間のノード間距離として設定する、距離定義ユニットを含む、請求項11に記載の画像データ提供装置。
- 前記グラフ作成器が、前記情報の特定に基づき、シードノードを確立する、請求項12又は13に記載の画像データ提供装置。
- 前記グラフ作成器が、グラフノードが連結するノードの数に対応する数のラベルで前記グラフノードをラベル付けし、前記グラフノードと、連結されたノードとの間の連結性距離にラベルを関連付ける、ノードラベル付けサブユニットを含む、請求項11に記載の画像データ提供装置。
- 前記グラフ作成器が、連結性距離行列を生成する連結性距離行列生成サブユニットを含み、前記行列が、特定のラベルについてのグラフノードの信頼度に対応する少なくとも1つの列ベクトルを有する、請求項15に記載の画像データ提供装置。
- 前記特定ユニットが、前記特定された情報を受け取る、請求項11、12、13、15又は16のいずれかに記載の画像データ提供装置。
- 前記グラフ平滑化ユニットが、空間的に近接するノードの間の局所平滑化を、反復線形近傍伝搬アルゴリズムで行う、請求項11、12、13、15又は16のいずれかに記載の画像データ提供装置。
- 前記グラフ平滑化ユニットが、
前記行列の全体のノイズレベルの検出と、
近傍ノードの平均信頼値に基づき決定された異常値の前記少なくとも1つの列ベクトルからの除去と、
前記全体のノイズレベルが、特定の閾値より高い場合、前記ノイズレベルが前記閾値であるか、又は前記閾値より低くなるまで、前記検出及び除去を繰り返すこと、によって空間的に近接するノードの間の局所平滑化を反復して行う、請求項16に記載の画像データ提供装置。 - 少なくとも1つのグラフノードが2つより多いラベルを有する、請求項15、16又は19に記載の画像データ提供装置。
- 抽出可能な対象物を含む画像を表す計算グラフであって、
前記グラフが、特定のラベルについてのグラフノードの信頼度に対応する少なくとも1つの列ベクトルを有する連結性距離行列を含み、
2つより多い連結を有することが可能である前記グラフノードが、前記グラフノードが連結するノードの数に相当する数のラベルと関連付けられ、
前記グラフノードに関連付けられたラベルが、前記グラフノードと、前記グラフノードに連結されたノードとの間の有効距離に関連付けられ、前記2つのノードの間の前記有効距離が前記ノード間の有効距離の集合の最小値であり、
前記グラフが複数のノードについての連結度類似度を有する、計算グラフ。 - 近傍ノードの平均信頼値を参照することで決定されるベクトル内の異常値を、前記ノードに関連付けられた列ベクトルから取り除くために、空間的に近接するグラフノードが局所的に平滑化される、請求項21に記載の計算グラフ。
- 空間的に近接するグラフノードが、反復線形近傍伝搬アルゴリズムで局所的に平滑化される、請求項21又は22に記載の計算グラフ。
- 実行時に、コンピュータに画像データの提供方法を実行させる命令の組を備えるコンピュータ可読媒体であって、
前記方法が、
画像内の対象物に関連付けられた情報を特定することと、
前記画像内の前記対象物に関連付けられた前記特定された情報に基づいて、複数のノードについて連結性類似度を有するグラフを構築することと、
空間的に近接するノードの間の局所平滑化を実行することと、
前記局所平滑化の結果に基づく前記対象物を表現する画像データを提供することと、
を含む、コンピュータ可読媒体。 - 前記情報の特定が、前記画像内の前記対象物の少なくとも一部を選択することを含む、請求項24に記載の媒体。
- 前記グラフの構築が、2つのグラフノードの間の有効パスについての有効距離を定義することと、前記2つのノードの間の前記ノード間距離として、前記有効距離の最小値を取ることとを含む、請求項24に記載の媒体。
- 前記グラフの構築が、前記情報の特定に基づき、シードノードを確立することを含む、請求項25又は26に記載の媒体。
- 前記グラフの構築が、グラフノードが連結するグラフノードの数に相当する数のラベルで前記グラフノードをラベル付けすることを含み、前記ノードのラベルが、前記グラフノードと連結されたノードとの間の連結性距離に関連付けられる、請求項24に記載の媒体。
- 前記グラフの構築が、連結性距離行列を生成することを含み、前記行列が、特定のラベルについてのグラフノードの信頼度に対応する少なくとも1つの列ベクトルを有する、請求項28に記載の媒体。
- 前記情報の特定が、画像内の対象物に関連付けられた前記情報を受取ることを含む、請求項24、25、26、28又は29のいずれかに記載の媒体。
- 空間的に近接するグラフノードの間の前記局所平滑化の実行が、反復線形近傍伝搬アルゴリズムを実行することを含む、請求項24、25、26、28又は29のいずれかに記載の媒体。
- 空間的に近接するグラフノードの間の前記局所平滑化の実行が、反復方法を備え、
前記方法が、
前記行列内の全体のノイズレベルを検出することと、
近傍ノードの平均信頼値に基づき決定された異常値を前記少なくとも1つの列ベクトルから除去することと、
前記全体のノイズレベルが、特定の閾値より高い場合、前記ノイズレベルが前記閾値であるか、又は前記閾値より低くなるまで、前記検出及び除去を繰り返すことと、
を含む、請求項29に記載の媒体。 - 少なくとも1つのグラフノードが2つより多いラベルを有する、請求項28、29又は32に記載の媒体。
- 抽出可能な対象物を含む画像を表す計算グラフを表す変調された信号であって、前記グラフが連結性距離行列を備え、前記行列が、特定のラベルについてのグラフノードの信頼度に対応する少なくとも1つの列ベクトルを有し、
2つより多い連結を有することが可能である前記グラフノードが、前記グラフノードが連結するノードの数に相当する数のラベルに関連付けられ、
前記グラフノードに関連付けられたラベルが、前記グラフノードと前記グラフノードに連結されたノードとの間の有効距離に関連付けられ、前記2つのノードの間の前記有効距離が、前記ノードの有効距離の集合の最小値であり、
前記グラフが、複数のノードについての連結度類似度を有する、信号。 - 空間的に近接するグラフノードが、近傍ノードの平均信頼値を参照することで決定されたベクトル内の異常値を、前記ノードと関連付けられた列ベクトルから取り除くために、局所的に平滑化される、請求項34に記載の信号。
- 反復線形近傍伝搬アルゴリズムで、空間的に近接するグラフノードが局所的に平滑化される、請求項34又は35に記載の信号。
- 抽出可能な対象物を含む画像を表す計算グラフを備えるコンピュータ可読記憶媒体であって、前記グラフが、連結度距離行列を含み、前記行列が、特定のラベルに対するグラフノードの信頼度に対応する少なくとも1つの列ベクトルを有し、
2つより多い連結を有することが可能である前記グラフノードが、前記グラフノードが連結するノードの数に相当する数のラベルと関連付けられ、
前記グラフノードに関連づけられたラベルが、前記グラフノードと前記グラフノードに連結されたノードとの間の有効距離に関連付けられ、前記2つのノードの間の前記有効距離が、前記ノードの間の有効距離の集合の最小値であり、
前記グラフが複数のノードについての連結度類似度を有する、媒体。 - 近傍ノードの平均信頼値を参照して決定されたベクトル内の異常値を、前記ノードに関連付けられた列ベクトルから取り除くために、空間的に近接するグラフノードが局所的に平滑化される、請求項37に記載の媒体。
- 反復線形近傍伝搬アルゴリズムで、空間的に近接するグラフノードが局所的に平滑化される、請求項37又は38に記載の媒体。
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