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图像语义分割方法大多基于点对条件随机场模型, 不能定位到单个目标, 并且难以利用全局形状特征, 造成误识。针对这些问题, 提出一种新的高阶条件随机场模型, 将基于全局形状特征的目标检测结果和点对条件随机场模型统一在一个概率模型框架中, 同时完成图像分割、目标检测与识别的任务。利用目标检测器和前背景分割算法获取图像中目标区域, 在目标区域上定义新的高阶能量项。新的高阶条件随机场模型就是高阶能量项和点对条件随机场模型的加权混合模型, 其最优解即为图像语义分割结果。在MSRC-21类数据库上进行的实验验证了该模型能够显著提升图像语义分割性能, 并定位到单个目标。  相似文献
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随着老龄化社会的到来,独居老人的安全问题越来越引人关注.其中,跌倒是老人在家中最常见也是危害最大的风险之一.当前已经有许多关于老人跌倒检测的算法,它们大多应用在摄像头固定的场景下,并主要采用前景提取方法来获取人体轮廓.采用固定摄像头意味着需要为家中每一处独立的空间都安装监控设备才能保证对于老人的全面监控,这显然不实用.基于此,本文采用图像语义分割算法和CNN分类模型,提出了一种可用于移动摄像头上的老人跌倒检测算法.首先采用当前流行的全卷积神经网络(fully convolutional network)语义分割算法[1]分割出图像中的人体,对于满足面积比例条件的情况,直接通过宽高比特征判断人体是否处于跌倒状态;否则,提出一种融合的CNN人体姿态判别模型,将人体区域分成Stand、Fall、Half-Lying三种情况分别进行检测,最后根据三者的分类结果判定图像中是否包含跌倒人体.实验结果显示,文中的算法在具有较高的识别准确率(91.32%)的同时,具有较低的误报率(1.66%).  相似文献
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