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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      저자 : Asahi Kainuma (검색결과 1 건)
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      • Occlusion-Robust Segmentation for Multiple Objects using a Micro Air Vehicle

        Asahi Kainuma,Hirokazu Madokoro,Kazuhito Sato,Nobuhiro Shimoi 제어로봇시스템학회 2016 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2016 No.10

        This paper presents a novel object extraction method using a micro air vehicle (MAV) for improving the robustness of occlusion. The proposed method is based on saliency of objects for extracting regions of interest (RoIs) using scale invariant feature transform (SIFT) features and segmentation of target objects using GrabCut, which requires advance learning. We obtained original aerial photographic time-series image datasets using a MAV. Results of experiments revealed that object extraction accuracies measured using precision, recall, and F-measure improved according to the MAV movement for images with changing rates of collusion between two objects: a chair and a table. Especially for images of a chair, which is smaller than the table, our method functioned well for the extraction of object regions. For improving extraction accuracy based on the result to extract the table, an advanced mechanism combined with flight patterns is necessary to adjust the suitable distance between the MAV and a target object.

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