ナイストローム法を用いたスペクトルグルーピング

スペクトルグラフ理論的手法は、最近画像セグメンテーションの問題に対して大きな可能性を示しています。しかし、これらのアプローチの計算要求が高いため、時空間データや高解像度画像といった大規模な問題への適用は遅れていました。本論文の貢献は、スペクトル分割に基づくグルーピングアルゴリズムの計算要件を大幅に軽減する方法を示し、それにより非常に大きなグルーピング問題にも適用可能にすることです。我々のアプローチは、ナイストローム法として知られる固有関数問題の数値解法に基づいています。この方法は、少数のサンプルのみを使用して完全なグルーピング解を外挿することを可能にします。その際、シーン内のコヒーレントなグループ数が画素数に比べて遥かに少ないという点を活用しています。