要約
人工環境の画像において、水平線は通常、2次的グルーピング事象の逆偶然検出（a contrario detection）に基づいて仮定することができる。これにより、その水平線上における水平消失点の抽出を制約でき、誤検出を低減することができる。3つのデータセットを用いた実験の結果、本手法は2つのデータセットにおいて水平線検出において最先端の性能を達成するだけでなく、従来のトップランク手法と比較してはるかに少ない偽の消失点を生成することが明らかになった。
人工環境の画像において、水平線は通常、2次的グルーピング事象の逆偶然検出（a contrario detection）に基づいて仮定することができる。これにより、その水平線上における水平消失点の抽出を制約でき、誤検出を低減することができる。3つのデータセットを用いた実験の結果、本手法は2つのデータセットにおいて水平線検出において最先端の性能を達成するだけでなく、従来のトップランク手法と比較してはるかに少ない偽の消失点を生成することが明らかになった。