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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Medial Fragments for Segmentation of Articulating Objects in Images

verfasst von : Erin Chambers, Ellen Gasparovic, Kathryn Leonard

Erschienen in: Research in Shape Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The Blum medial axis is known to provide a useful representation of pre-segmented shapes. Very little work to date, however, has examined its usefulness for extracting objects from natural images. We propose a method for combining fragments of the medial axis, generated from the Voronoi diagram of an edge map of a natural image, into a coherent whole. Using techniques from persistent homology and graph theory, we combine image cues with geometric cues from the medial fragments to aggregate parts of the same object into a larger whole. We demonstrate our method on images containing articulating objects, with an eye to future work applying articulation-invariant measures on the medial axis for shape matching between images.

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Literatur
1.
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2.
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3.
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4.
5.
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6.
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Skraba, P., Ovsjanikov, M., Chazal, F., Guibas, L.: Persistence-based segmentation of deformable shapes. In: IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) (2010)
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Metadaten
Titel
Medial Fragments for Segmentation of Articulating Objects in Images
verfasst von
Erin Chambers
Ellen Gasparovic
Kathryn Leonard
Copyright-Jahr
2018
Buch
Research in Shape Analysis

Print ISBN: 978-3-319-77065-9

Electronic ISBN: 978-3-319-77066-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77066-6_1

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