論文の概要: Neuro-inspired edge feature fusion using Choquet integrals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10984v1
- Date: Thu, 22 Apr 2021 10:45:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-23 14:09:23.598031
- Title: Neuro-inspired edge feature fusion using Choquet integrals
- Title（参考訳）: Choquet積分を用いた神経誘発エッジ機能融合
- Authors: Cedric Marco-Detchart, Giancarlo Lucca, Carlos Lopez-Molina, Laura De
Miguel, Gra\c{c}aliz Pereira Dimuro, Humberto Bustince
- Abstract要約: チョーケ積分の一般化を用いた初期視覚プリミティブの融合について詳述する。
本研究では,Choquet積分を一般化して基本エッジキューを官能的に融合させることを提案する。
提案手法は,最先端境界検出データセットの試験に性能を付加する,フルフレームエッジ検出アルゴリズムを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.923451115221019
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is known that the human visual system performs a hierarchical information
process in which early vision cues (or primitives) are fused in the visual
cortex to compose complex shapes and descriptors. While different aspects of
the process have been extensively studied, as the lens adaptation or the
feature detection, some other,as the feature fusion, have been mostly left
aside. In this work we elaborate on the fusion of early vision primitives using
generalizations of the Choquet integral, and novel aggregation operators that
have been extensively studied in recent years. We propose to use
generalizations of the Choquet integral to sensibly fuse elementary edge cues,
in an attempt to model the behaviour of neurons in the early visual cortex. Our
proposal leads to a full-framed edge detection algorithm, whose performance is
put to the test in state-of-the-art boundary detection datasets.
- Abstract（参考訳）: ヒトの視覚系は、視覚野で初期視覚手がかり(またはプリミティブ)が融合して複雑な形状や記述子を構成する階層的情報処理を行うことが知られている。
レンズの適応や特徴検出など、プロセスに関するさまざまな側面が広く研究されているが、他の部分(機能融合など)は、ほとんど無視されている。
本研究では,コッケ積分の一般化を用いた初期視覚プリミティブの融合と,近年広く研究されている新しいアグリゲーション演算子について詳述する。
そこで我々は,初期視覚野のニューロンの挙動をモデル化するために,チョケ積分の一般化を用いて初等エッジキューを巧みに融合させる手法を提案する。
提案手法は,最先端境界検出データセットの試験に性能を付加する,フルフレームエッジ検出アルゴリズムを実現する。
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