SuperPatchMatch : Un algorithme de correspondances robustes de patchs de superpixels
GIRAUD, Rémi
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
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Language
fr
Communication dans un congrès
This item was published in
Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP'18), 2018-05-28, Marne-la-Vallée. 2018-05-25
Abstract
Les superpixels sont devenus très populaires dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Néanmoins, ils restent sous-exploités du fait de l'irrégularité des décompositions qui diffèrent selon les images. Dans ...Read more >
Les superpixels sont devenus très populaires dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Néanmoins, ils restent sous-exploités du fait de l'irrégularité des décompositions qui diffèrent selon les images. Dans ce travail, nous introduisons d'abord une nouvelle structure, un patch de superpixels, appelée SuperPatch. La structure proposée, basée sur le voisinage du superpixel, définit un descripteur robuste incluant les relations spatiales entre superpixels voisins. La généralisation de la méthode de recherche de correspondance PatchMatch aux SuperPatchs, nommée SuperPatchMatch, est alors introduite. Enfin, nous proposons une adaptation de la méthodè a l'étiquetage automatique depuis une bibliothèque d'images d'exemples. Nous démontrons alors le potentiel de notre approche en obtenant des résultats supérieurs à ceux d'approches basées apprentissages, sur des expériences d'étiquetage de visages.Read less <
Keywords
Patch-based method
Superpixels
Patches of superpixels
ANR Project
Generalized Optimal Transport Models for Image processing - ANR-16-CE33-0010
Origin
Hal imported