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1.
CBIR系统中的图象语义分割技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
随着数字图象技术,宽带网络技术和数字存储设备技术的发展,在网络上存储,传输大规模分布式数字图象库成为可能,因此研究基于内容的图象检索技术成为近几年热点,实现基于内容的图象检索系统的关键问题是实现图象的语义分割,该文分六类对现有的图象语义分割技术进行了全面的总结,为进一步研究基于内容的图象检索技术奠定了基础。  相似文献
2.
针对当前像素级别的图像语义分割算法难以利用全局形状特征,导致分割对象轮廓模糊,造成错误识别的问题,提出一种区域级别的基于纹理基元块识别与合并的图像语义分割算法。该算法采用纹理基元等特征,考虑到相邻像素点间的相互关系,保留物体间的棱角和边缘信息,分割出轮廓清晰的对象。在MSRC图片库上进行实验,结果表明,该算法能对多种语义对象进行分割和识别,具有运行速度快、识别率高和分割效果好等优点。  相似文献
3.
为了通过单幅真实拍摄的图像生成一系列具有雾天效果的虚拟场景,提出了一种完全基于图像的室外自然场景的雾天模拟算法,该算法首先对图像内容进行语义分割,将不同的场景内容标签为天空、地面和立于地面上的物体等;其次针对不同类型的场景分别进行深度信息的解析;最后利用大气散射模型进行雾天的模拟与仿真,从而得到室外自然场景的雾天虚拟图像.理论分析和实验结果表明,该算法的效率仅与图像的分辨率有关,且生成的雾天虚拟场景具有视觉真实感.  相似文献
4.
提出了一种基于语义的观点倾向分析方法。按照文本结构特点,依据语义相近的原则,将文本分割为若干语义段,对语义段采用条件随机场模型进行主观内容提取和观点倾向识别,计算各个语义段的权值,确定文本的观点倾向。实验表明,与传统机器学习方法相比,该方法能有效提高文本观点倾向分析的准确率。  相似文献
5.
本文研究了一种基于CRF的判别模型来学习不同类别标签的后验条件概率分布,并通过最大化该后验概率来得到最佳标签。CRF能量函数纹理模块利用形状滤波器来描述图像的底层纹理特征以及基于周围像素纹理特征的上下文信息;采用Joint-boosting算法迭代构造一个强分类器对图像进行初步的标注。在MRSC 21-object class数据集上进行实验来评估我们建立的模型的性能。实验结果表明,该模型基于像素点的分割精度能达到71.6%,在识别准确率以及分割效果方面,具有较强的竞争力。  相似文献
6.
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
7.
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
8.
图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,是许多图像处理任务的预处理步骤.近年来,国内外学者主要研究基于图像内容的分割算法.在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将图像分割算法分为基于图论的方法、基于像素聚类的方法和语义分割方法这3种类型并分别介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年利用深度网络技术的语义图像分割方法的基本思想、优缺点进行分析、对比和总结.介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价标准,并用实验对各种图像分割算法进行对比.最后总结全文,并对未来可能的发展趋势进行了展望.  相似文献
9.
刘骊  王若梅  罗笑南  付晓东  刘利军 《软件学报》2016,27(10):2574-2586
提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维服装部件库.然后,以服装部件模型的面积和边界周长比例为几何形状特征,定义度量服装部件重新组合的款式描述算子.最后,对三维服装部件模型聚类后的源模型进行优化,并通过自然拼接输出新的三维服装.实验结果表明,该方法提高了三维服装建模的效率,能较好地满足目前大规模三维服装数量的需求.  相似文献
10.
针对复杂室外环境下,传统语义分割模型无法准确描述对象轮廓的问题,提出了采用结构森林法生成边缘概率,运用分水岭算法将边缘概率转化成初始割块.为避免过分分割,利用超度量轮廓图算法选取适当阈值生成分割块以获取更准确的轮廓信息,通过随机森林训练分割块,得到语义分割结果.实验结果表明:在处理复杂的语义分割任务时,基于分割块的方法在精度、鲁棒性和速率方面均具有良好表现.  相似文献
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