실시간 명확한 객체 탐지: 최소 스패닝 트리 기반 방법

이 논문에서는 최소 스패닝 트리(minimum spanning tree) 기반의 실시간 주목할 만한 객체 탐지 시스템을 제안한다. 일반적으로 배경 영역은 이미지 경계와 연결되어 있기 때문에, 경계까지의 거리를 계산함으로써 주목할 만한 객체를 추출할 수 있다. 그러나 이미지 경계 연결성(connectedness)을 효율적으로 측정하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 기존의 방법들은 처리 단위를 줄이기 위해 슈퍼픽셀(superpixel) 표현에 의존하거나, 거리 변환(distance transform)을 근사하는 방식을 사용한다. 반면에, 본 논문에서는 최소 스패닝 트리 기반의 정확하고 반복 없이 구현 가능한 해결책을 제안한다. 이미지의 최소 스패닝 트리 표현은 장면 내 객체의 기하학적 정보를 본질적으로 드러낸다. 동시에 가장 짧은 경로 탐색 공간을 크게 축소함으로써, 효율적이고 고품질의 거리 변환 알고리즘을 가능하게 한다. 또한, 주목할 만한 객체 탐지에서 거리 변환의 한계를 보완하기 위해 경계 불일치 측정( boundary dissimilarity measure)을 도입한다. 광범위한 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존 최첨단 기법들에 비해 효율성과 정확성 측면에서 우수한 성능을 달성함을 확인할 수 있다.