コンピュータービジョングラフカットとは

コンピュータ ビジョンの分野で応用されているように、グラフ カットの最適化を使用すると、画像のスムージング、ステレオ対応問題、画像のセグメンテーション、オブジェクトの共同セグメンテーションなど、さまざまな低レベルのコンピュータ ビジョンの問題を効率的に解決できます。 エネルギー最小化の観点から定式化できるコンピュータ ビジョンの問題。 これらのエネルギー最小化問題の多くは、グラフ内の最大流量問題を解くことで近似できます。 コンピュータ ビジョンにおけるこのような問題のほとんどの定式化では、最小エネルギー解は解の最大事後推定値に対応します。 多くのコンピューター ビジョン アルゴリズムにはグラフのカットが含まれますが、「グラフ カット」という用語は、最大フロー/最小カットの最適化を採用するモデルに特に適用されます。

どのようなメリットがあるのか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: コンピュータ ビジョンにおけるグラフ カット

第 2 章: 最大流量最小カット定理

第 3 章: 画像のセグメンテーション

第 4 章：カット（グラフ理論）

第 5 章: ミニマムカット

第 6 章：流域（画像処理）

第 7 章: グラブカット

第 8 章: ランダム ウォーカー アルゴリズム

第 9 章: グラフカットの最適化

第 10 章: ビデオ マッティング

(II) コンピュータ ビジョン グラフ カットに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でのコンピュータ ビジョン グラフ カットの使用例。

この本は誰に向けたものなのか

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のコンピューター ビジョン グラフ カットに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。