User: Guest  Login
Original title:
Convex Semantic Priors for Continuous Multi-Label Optimization 
Translated title:
Konvexe semantische Prior für kontinuierliche Multi-Label Probleme 
Year:
2017 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.) 
Referee:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Goldlücke, Bastian (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Convex optimization, Continuous Multi-Labeling, Image Segmentation, Semantic Priors, Motion Segmentation, Scene Flow 
Translated keywords:
Konvexe Optimierung, Kontinuierliches Multi-Labeling, Bildsegmentierung, Semantisches Vorwissen, Bewegungsschätzung 
TUM classification:
DAT 760d; DAT 770d 
Abstract:
This thesis considers the problems of continuous semantic image segmentation and joint motion estimation and segmentation. We propose to incorporate co-occurrence and hierarchical priors into continuous multi-label image segmentation. Furthermore, we propose a novel joint registration and segmentation approach applied to RGB-D frames which is able to even recover non-rigid deformations. Finally, we introduce a novel approach to improve the integrality of the solution of convex relaxed multi-labe...    »
 
Translated abstract:
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Problem der kontinuierlichen semantischen Bildsegmentierung und mit der gleichzeitigen Bewegungsschätzung und Segmentierung. Um Vorwissen über das gleichzeitige Auftreten bestimmter Labels zu verwenden, entwickeln wir zwei neuartige Verfahren, basierend auf Kookkurrenzstatistiken und Label-Hierarchien. Darüberhinaus schlagen wir eine neue Methode zur gleichzeitigen Registrierung und Segmentierung von RGB-D Bildfolgen vor, die in der Lage ist auch nicht-rigid...    »
 
Oral examination:
01.08.2017 
File size:
21638155 bytes 
Pages:
133 
Last change:
19.06.2018