基于条件随机场和图像分割的显著性检测

针对当前常见的显著性方法检测得到的显著性区域边界稀疏不明确、内部不均匀致密等问题,提出了一种基于条件随机场(Condition random field, CRF)和图像分割的显著性检测方法.该方法综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征;在条件随机场框架下融合这些特征,通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测;结合区域标注结果和交互式图像分割方法实现显著性区域的精确检测.实验结果表明本文提出的方法能够清晰而准确地提取出图像中的显著性区域,有效提高显著性检测精度.     

基于多特征融合和条件随机场的道路分割

针对复杂交通场景图像中路面分割难度大和分割边缘粗糙的问题,提出了一种基于多特征融合和条件随机场的道路分割方法.首先,提取图像的纹理基元特征与颜色特征;然后,将道路分割问题视为一个基于像素的二分类问题,融合所提取的两种特征,使用SVM分类器实现对交通场景图像中路面区域与背景区域的粗糙划分;最后,利用全连接条件随机场中的颜色与位置约束,对分割结果进行优化,获得更加平滑的分割边缘,并与其他分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合与条件随机场的道路分割算法获得了95.37%的平均分割准确率和94.55%的平均像素精度.     

基于条件随机场的图像语义分割

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。     

基于条件随机场的科研论文信息分层抽取

在利用条件随机场进行信息抽取时,单纯基于词或基于块的方法,不能充分利用上下文信息在恰当粒度上进行切分和抽取,因此提出了一种基于条件随机场的科研论文信息分层抽取方法,利用分隔符、换行符、行首字符等格式信息,结合条件随机场的特征函数,将文本切分成文本行、块或单个的词等恰当的层次,再采用L-BFGS算法学习模型参数并进行特定文本域的抽取。实验结果表明,该方法的抽取性能优于基于词或块的条件随机场模型的信息抽取方法。     

基于隐条件随机场的自适应视频分割算法

视频目标分割是视频监视与视频目标跟踪、视频目标识别以及视频编辑的基础. 本文提出了一种基于隐条件随机场 (Hidden conditional random fields, HCRF) 的自适应视频分割算法, 利用 HCRF 模型对视频序列中的时空邻域关系建模. 使用在线学习的方式对相应的参数进行调整, 实现对时空邻域约束关系的权重调整, 提高视频目标分割细节上的效果. 大量的数据测试表明, 与高斯混合模型 (Gaussian mixture model, GMM) 和联合时空的马尔可夫随机场 (Markov random fields, MRF) 等算法相比, 该算法的分割错误率分别降低了23\%和19\%.     

基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割

离散马尔可夫随机场(MRF)模型是贝叶斯图像分割中最常用的工具。一般采用双MRF,一个随机场对应于观测图像,另一个随机场对应于未知的分类标号,通过迭代的算法将图像的局部信息逐步传递到整个图像,以求得分割标号的最大后验概率(MAP)或最大后验边缘概率(MPM)估计。近年来提出的多尺度MRF模型(或称因果MRF、分层MRF模     

基于交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割

RGB-D图像语义分割是场景识别与分析的基础步骤,基于条件随机场(CRF)的图像分割方法不能有效应用于复杂多变的现实场景,因此提出一种交互式条件随机场的RGB-D图像语义分割方法。首先利用中值滤波和形态重构方法对Kinect相机拍摄的RGB-D图像进行预处理,降低图像噪声及数据缺失;其次,利用基于条件随机场的分割方法对经过预处理的图像进行自动分割,得到粗略的分割结果;最后,用户通过交互平台,将代表正确场景信息的标签反应到条件随机场模型中并进行模型更新,改善分割结果。通过多组实验验证了该算法不仅满足用户对于复杂场景分割与识别的需求,而且用户交互简单、方便、直观。相较于传统的基于条件随机场分割方法,该方法得到较高的分割精度和较好的识别效果。     

基于小波与高斯Markov随机场组合的轮廓纹理分割

为综合多尺度纹理模型和高斯型Markov随机场纹理模型各自的优点，本文提出了组合这两种模型的方法，Mallat的经验法、高斯型Markov随机场纹理模型和组合方法的对比实验表明，当纹理结构包含微结构时，组合方法分割纹理轮廓的性能最好、     

基于分层分数条件随机场的行为识别

针对隐条件随机场(HCRF)的实时性问题和隐动态条件随机场（LDCRF）行为转换时的标记偏差问题,提出了一种基于分层分数条件随机场(SFCRF)模型的行为识别算法。该算法改进了LDCRF,并提出分数标记的概念,将人体行为的完整性和有向性具体化。实验结果表明,该算法取得了比条件随机场(CRF)、HCRF和LDCRF更好的识别效果。     

基于分层特征关联条件随机场的遥感图像分类

针对高分辨率遥感图像分类中空间上下文信息表达的难题,提出了一种新的多尺度条件随机场(CRF)模型。首先将图像内容表示成从细到粗三个超像素层:区域层、对象层、场景层,并将超像素特征逐层关联形成特征向量;再利用支持向量机(SVM)定义CRF关联势函数,利用相邻超像素特征对比度加权的Potts模型定义CRF交互势函数,最后形成一个分层特征关联的多尺度SVM-CRF模型。以Quickbird遥感图像中两个复杂场景为测试数据对该模型的分类有效性进行了验证,结果表明:该模型比基于上述三个超像素层的单尺度SVM-CRF模型分类精度分别平均提高了2.68%、1.66%、3.75%,而且分类时耗时较少。     

基于层次MRF的MR图像分割

核磁共振图像(MRI)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次Markov随机场模型的MRI图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀MRF来建模,边界用各向异性非均匀MRF来建模.所以方向性被引入到边界信息中,这样可以更准确的表达标记图象的特性;在低层次的像素图像中,不同区域中像素的灰度分布用不同的高斯纹理来描述.分割问题可以被转换成一种最大后验概率估计问题.采用基于直方图的DAEM算法来估计SNFM参数的全局最优值;并基于MRF先验参数的实际意义,提出一种近似的方法来简化这些参数的估计,实验显示该方法能获得更好的结果.     

基于时空注意模型的视频分割算法

针对已有视频分割算法对复杂动态背景下所出现的误分割问题,提出通过显著性映射构造时空注意特征,并采用分层条件随机场进行视频分割,提高分割准确率。算法首先根据视觉注意理论提取时域和空域特征,并建立加权混合模型。其次,采用该混合模型计算运动目标的显著性映射概率分布,有效地提取出运动目标区域。最后,在显著性映射概率分布基础上,采用高斯混合模型建立前景和背景的能量函数,构造分层条件随机场模型对这些特征能量函数进行分割建模,精确地提取出运动对象目标。实验结果表明,该算法即使对复杂动态背景下的视频也能够得到稳定的分割效果,有效地去除摄像机运动等所导致的误分割问题。     

基于强化语义流场和多级特征融合的道路场景分割方法

自动驾驶是目前计算机视觉任务中难度较大的一类任务,而道路场景下的语义分割是自动驾驶的核心技术之一.本文针对经典分割网络中分辨率恢复方式简单,导致细节信息不完整、目标边缘模糊的问题,提出一种基于强化语义流场的上采样方法.该方法通过学习相邻特征图之间的语义流场,使生成图语义信息更细致,边界处更清晰.同时针对道路场景中目标尺...     

基于条件随机场的藏语自动分词方法研究与实现

藏语自动分词是藏语信息处理的基础性关键问题,而紧缩词识别是藏语分词中的重点和难点。目前公开的紧缩词识别方法都是基于规则的方法,需要词库支持。该文提出了一种基于条件随机场的紧缩词识别方法,并在此基础上实现了基于条件随机场的藏语自动分词系统。实验结果表明,基于条件随机场的紧缩词识别方法快速、有效,而且可以方便地与分词模块相结合,显著提高了藏语分词的效果。     

基于半监督CRF的跨领域中文分词

中文分词是中文信息处理领域的一项关键基础技术。随着中文信息处理应用的发展,专业领域中文分词需求日益增大。然而,现有可用于训练的标注语料多为通用领域(或新闻领域)语料,跨领域移植成为基于统计的中文分词系统的难点。在跨领域分词任务中,由于待分词文本与训练文本构词规则和特征分布差异较大,使得全监督统计学习方法难以获得较好的效果。该文在全监督CRF中引入最小熵正则化框架,提出半监督CRF分词模型,将基于通用领域标注文本的有指导训练和基于目标领域无标记文本的无指导训练相结合。同时,为了综合利用各分词方法的优点,该文将加词典的方法、加标注语料的方法和半监督CRF模型结合起来,提高分词系统的领域适应性。实验表明,半监督CRF较全监督CRF OOV召回率提高了3.2个百分点,F-值提高了1.1个百分点;将多种方法混合使用的分词系统相对于单独在CRF模型中添加标注语料的方法OOV召回率提高了2.9个百分点,F-值提高了2.5个百分点。     

基于条件随机场的泰语音节切分方法

音节是泰语构词和读音的基本单位,泰语音节切分对泰语词法分析、语音合成、语音识别研究具有重要意义。结合泰语音节构成特点,提出基于条件随机场(Conditional Random Fields)的泰语音节切分方法。该方法结合泰语字母类别和字母位置定义特征,采用条件随机场对泰语句子中的字母进行序列标注,实现泰语音节切分。在InterBEST 2009泰语语料的基础上,标注了泰语音节切分语料。针对该语料的实验表明,该方法能有效利用字母类别和字母位置信息实现泰语音节切分,其准确率、召回率和F值分别达到了99.115%、99.284%和99.199%。     

基于条件随机场的蒙古语词切分研究

词干和构形附加成分是蒙古语词的组成成分,在构形附加成分中包含着数、格、体、时等大量语法信息。利用这些语法信息有助于使用计算机对蒙古语进行有效处理。蒙古语词在结构上表现为一个整体,为了利用其中的语法信息需要识别出词干和各构形附加成分。通过分析蒙古语词的构形特点,提出一种有效的蒙古语词标注方法,并基于条件随机场模型构建了一个实用的蒙古语词切分系统。实验表明该系统的词切分准确率比现有蒙古语词切分系统的准确率有较大提高,达到了0.992。     

基于条件对抗网和层次特征融合的目标跟踪

为了解决目标跟踪过程中因运动模糊和低分辨率导致跟踪效果变差的问题,提出一种基于条件对抗网和层次特征融合的目标跟踪算法。使用条件对抗生成网络模型（DeblurGAN-v2）,对输入的低分辨率视频帧去模糊;使用改进型VGG-19网络提取目标候选区域的Conv2、Conv4、Conv6三层特征,将孪生网络提取到的低层结构特征、中层特征与高层语义特征进行融合,以提高特征的表征能力。在目标跟踪评估数据集OTB2015与VOT2018上的实验结果表明,与SiamFC、SiamDW等其他算法相比,该算法具有更高的准确性,能够适应目标遮挡运动模糊、外观变化及背景干扰等复杂情况。相比于SiamFC,改进算法在OTB2015数据集上成功率提升5.5个百分点,在VOT2018数据集上EAO提升16.4个百分点。