2.1 Object SegmentationThe task for

2.1 Object Segmentation
The task for segment objects from image is challenging due to the
presence of complicated backgrounds with furniture, Overlapping,
and occlusion as well as movements of multiple subjects.
Fortunately, with available information of depth, each object can i
be presented by a cloud of points in 3-D. Usually, the human
subjects stand on a floor. Therefore, after a floor is removed from
a depth image, different objects in depth images are correspondent
to isolated regions. These regions are found by the clustering
algorithm which consists of the region growing algorithm to form
connected regions namely super pixels [l 7] and the graph
clustering to merge super pixels to reconstruct objects. The whole
procedure to segment objects includes the two steps that are
described as follows.

Kết quả (Việt) 1:

2.1 đối tượng phân khúcNhiệm vụ cho phân khúc đối tượng từ hình ảnh là thử thách do cácsự hiện diện của các nguồn gốc phức tạp với đồ nội thất, chồng chéo,và tắc cũng như phong trào của nhiều đối tượng.May mắn thay, với các thông tin có sẵn về chiều sâu, từng đối tượng tôi có thểđược trình bày bởi một đám mây điểm trong 3-D. thông thường, con ngườicác đối tượng đứng trên một sàn. Vì vậy, sau khi một sàn được lấy ra từmột hình ảnh chuyên sâu, các đối tượng khác nhau ở độ sâu hình ảnh được phóng viênkhu vực bị cô lập. Những vùng này được tìm thấy bởi các cụmthuật toán bao gồm các vùng phát triển thuật toán mẫukết nối khu vực cụ thể là super pixel [l 7] và đồ thịcụm kết hợp các điểm ảnh siêu tái tạo lại các đối tượng. Toàn bộCác thủ tục để phân đoạn đối tượng bao gồm hai bước làMô tả như sau.

Kết quả (Việt) 2:

2.1 Object Segmentation
Nhiệm vụ cho các đối tượng phân đoạn từ hình ảnh là một thách thức do sự
hiện diện của nền phức tạp với đồ nội thất, chồng chéo,
và tắc cũng như chuyển động của nhiều đối tượng.
May mắn thay, với các thông tin có sẵn về chiều sâu, mỗi đối tượng tôi có thể
được trình bày bằng một đám mây điểm trong 3-D. Thông thường, con người
đối tượng đứng trên một sàn. Vì vậy, sau khi một sàn được lấy ra từ
một hình ảnh sâu, các đối tượng khác nhau trong hình ảnh sâu là phóng viên
đến các khu vực bị cô lập. Những vùng này được tìm thấy bởi các phân nhóm
thuật toán trong đó bao gồm các thuật toán phát triển khu vực để hình thành
các khu vực kết nối cụ thể là siêu pixel [l 7] và đồ thị
phân nhóm để nhập siêu pixel để tái tạo lại đối tượng. Toàn bộ
thủ tục để đối tượng phân khúc bao gồm hai bước được
mô tả như sau.