Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fuzzy C-means stereo segmentation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86095914" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86095914 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25530-9_3" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25530-9_3</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25530-9_3" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25530-9_3</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fuzzy C-means stereo segmentation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    An extension to the popular fuzzy c-means clustering method is proposed by introducing an additional disparity cue. The creation of the fuzzy clusters is driven by a degree of the stereo match and thus it enables to separate the objects not only by theirdifferent colours but also on their different spatial depth. In contrast to the other approaches, the clustering is not performed on the individual input images, but on the stereo image pairs and takes into accounts the stereo matching properties knownfrom the stereo matching algorithms. The proposed method is capable of calculating the output segmentations, as well as the disparity maps. The results of the algorithm show that the proposed method can improve the segmentation in difficult settings. However, the drawback of this approach is that it requires the stereo image pairs of the segmented scenes that are not always easily obtainable.

  • Název v anglickém jazyce

    Fuzzy C-means stereo segmentation

  • Popis výsledku anglicky

    An extension to the popular fuzzy c-means clustering method is proposed by introducing an additional disparity cue. The creation of the fuzzy clusters is driven by a degree of the stereo match and thus it enables to separate the objects not only by theirdifferent colours but also on their different spatial depth. In contrast to the other approaches, the clustering is not performed on the individual input images, but on the stereo image pairs and takes into accounts the stereo matching properties knownfrom the stereo matching algorithms. The proposed method is capable of calculating the output segmentations, as well as the disparity maps. The results of the algorithm show that the proposed method can improve the segmentation in difficult settings. However, the drawback of this approach is that it requires the stereo image pairs of the segmented scenes that are not always easily obtainable.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science. Volume 9443

  • ISBN

    978-3-319-25529-3

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    35-49

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    London

  • Místo konání akce

    Angers

  • Datum konání akce

    6. 3. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku