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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Åström, Freddie [VerfasserIn]   i
 Petra, Stefania [VerfasserIn]   i
 Schmitzer, Bernhard [VerfasserIn]   i
 Schnörr, Christoph [VerfasserIn]   i
Titel:A geometric approach to image labeling
Verf.angabe:Freddie Åström, Stefania Petra, Bernhard Schmitzer, Christoph Schnörr
Umfang:16 S.
Fussnoten:Gesehen am 13.03.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Computer Vision – ECCV 2016
Jahr Quelle:2016
Band/Heft Quelle:(2016), S. 139-154
ISBN Quelle:978-3-319-46454-1
Abstract:We introduce a smooth non-convex approach in a novel geometric framework which complements established convex and non-convex approaches to image labeling. The major underlying concept is a smooth manifold of probabilistic assignments of a prespecified set of prior data (the “labels”) to given image data. The Riemannian gradient flow with respect to a corresponding objective function evolves on the manifold and terminates, for any δ>0δ>0\delta > 0, within a δδ\delta -neighborhood of an unique assignment (labeling). As a consequence, unlike with convex outer relaxation approaches to (non-submodular) image labeling problems, no post-processing step is needed for the rounding of fractional solutions. Our approach is numerically implemented with sparse, highly-parallel interior-point updates that efficiently converge, largely independent from the number of labels. Experiments with noisy labeling and inpainting problems demonstrate competitive performance.
DOI:doi:10.1007/978-3-319-46454-1_9
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Verlag: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46454-1_9
 Verlag: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-46454-1_9
 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46454-1_9
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1570992339
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