Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:22373932 > A Fast Optimization...

A Fast Optimization Method for Level Set Segmentation [Elektronisk resurs]

16th Scandinavian Conference on Image Analysis, June 15-18 2009, Oslo, Norway 
Andersson, Thord, 1972- (författare)
Läthén, Gunnar (författare)
Lenz, Reiner (författare)
Borga, Magnus (författare)
Linköpings universitet Institutionen för medicinsk teknik (utgivare)
Linköpings universitet Tekniska högskolan (utgivare)
Linköpings universitet Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV (utgivare)
Linköpings universitet Institutionen för teknik och naturvetenskap (utgivare)
Publicerad: Springer Berlin/Heidelberg, 2009
Engelska.
Serie: Lecture Notes in Computer Science, 0302-9743
Ingår i: Image Analysis. ; 400-409
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-bok
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • Level set methods are a popular way to solve the image segmentation problem in computer image analysis. A contour is implicitly represented by the zero level of a signed distance function, and evolved according to a motion equation in order to minimize a cost function. This function defines the objective of the segmentation problem and also includes regularization constraints. Gradient descent search is the de facto method used to solve this optimization problem. Basic gradient descent methods, however, are sensitive for local optima and often display slow convergence. Traditionally, the cost functions have been modified to avoid these problems. In this work, we instead propose using a modified gradient descent search based on resilient propagation (Rprop), a method commonly used in the machine learning community. Our results show faster convergence and less sensitivity to local optima, compared to traditional gradient descent. 

Ämnesord

Engineering and Technology  (ssif)
Teknik  (ssif)
TECHNOLOGY  (svep)
TEKNIKVETENSKAP  (svep)

Genre

government publication  (marcgt)

Indexterm och SAB-rubrik

Image segmentation - level set method - optimization - gradient descent - Rprop - variational problems - active contours
Inställningar Hjälp

Uppgift om bibliotek saknas i LIBRIS

Kontakta ditt bibliotek, eller sök utanför LIBRIS. Se högermenyn.

Om LIBRIS
Sekretess
Blogg
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Sondera
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy