電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
N-1-19
Kinect V2の人体検出を用いたグラフカットによる自動セグメンテーション
◎△小林航大(首都大東京)・佐藤雅俊(玉川大)・朝香卓也(首都大東京)
グラフカットは高精度な画像セグメンテーションの手法の一つとして知られている.グラフカットは指定した前景部と背景部のピクセル情報に基づき画像のグラフを作成し,そのグラフの最小カットを求めることでセグメンテーションを行う.一般的に前景部と背景部の指定はユーザーの手作業で行われるが,これを自動化するために様々な研究が行われている.しかしながら,自動化された方式は従来のグラフカットに比べて計算時間が多くかかってしまうという問題点がある.そこで本研究ではKinectV2 の骨格認識を用いてグラフカットにおける領域の指定を自動的かつリアルタイムにおこなう手法を提案する.また,最小カットを求める手法にはMaximum Flow Neural Network(MF-NN) を応用した非線形抵抗回路解析法を適用することで,提案手法で自動指定した領域をグラフカットでセグメンテーション処理する速度を更に高速化する.