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基于隐条件随机场的自适应视频分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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\%. 相似文献
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针对现有基于条件随机场(CRF)的多类别视频分割计算量随帧数不断增加的问题,提出了一种用于密集(全连接)CRF推断的快速、全动态推理(inference)算法,并有效地推断出了增量式多类别视频分割中动态密集CRF的最大后验概率(MAP)解决方案。与传统的密集CRF处理视频相比,该方法更适合于在线的机器人增量式视频分割的处理计算。实验结果表明,在多类别视频分割应用中,该动态算法明显快于广为人知的标准密集CRF算法,其计算精度与标准密集CRF算法保持不变。几个多类别视频分割测试证实了本算法的推理效率。该算法不仅限于视频分割,还可应用于诸多类似的增量式动态变化CRF模型中MAP推理计算的优化解决方案。 相似文献
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张春芳 《计算机光盘软件与应用》2012,(9):21-23
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
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在虚拟广告系统中,视频对象分割是其中最为关键的技术之一。在兼顾分割精度和实时性的原则上,提出了一种基于置信传播的视频运动对象分割算法。算法先建立背景、阴影和前景的统计模型,再结合马尔可夫随机场对像素空间相关性建模,最后利用置信传播算法完成有效的视频对象分割。实验结果表明算法具有良好的性能,并在虚拟广告系统中得到成功应用。 相似文献
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马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)理论已经被广泛地应用于视频图像的分割。提出一种基于小波变换的马尔可夫随机场模型的视频对象分割算法。该算法利用小波变换将图像序列分解到小波域,并在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过迭代求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动对象。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,提高构成对象边界像素的数量,快速有效地提取出视频对象。 相似文献
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一种基于随机场模型的图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对多纹理图像的自身特点及Gibbs参数估计难的问题,提出一种新颖有效的迭代分割算法:“ML—MAP”法。实验表明,该算法在无需知道Gibbs参数和参数估计的情况下,能够快速合理地实现对多纹理图像的分割。 相似文献
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针对固定参数的点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型不能充分描述图像丰富的统计特征的问题,在研究 Pairwise MRF 模型的基础上,提出一种自适应分割算法.该算法首先建立一种空间自适应的局部区域 MRF 分割模型,并对局部区域的先验知识进行自适应估计;然后通过局部收敛的循环置信度传播(LBP)算法最大化自适应 MRF 模型的全局后验概率.实验结果表明所提出算法具有较好的分割结果. 相似文献
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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%。 相似文献
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视频分割是目标识别的关键技术。论文在对现有算法的分析,尤其是对空间分割中K均值算法和时间分割中的背景登记算法分析的基础上,改进了K均值算法,提出了一种基于时空结合的符合人眼对颜色变化敏感因素的分割算法。其基本思想是对视频序列分别做时间和空间分割,然后根据贝叶斯分类法对上述分割结果进行区域合并,即二次分类,从而得到分割结果。实验结果表明,论文提出的分割算法在保证算法效率的前提下,提高了分割的精度。 相似文献
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基于条件随机场和图像分割的显著性检测 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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. 相似文献
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基于自适应混合差分的快速视频目标检测法 总被引:4,自引:0,他引:4
目标检测是视频跟踪过程一项重要的处理技术.目前,国内外常用主流的目标检测方法有基于统计的方法和差分法.基于统计的方法(如GMM等算法)计算量较大,而且不适用于快速移动的刚性物体分析;差分法容易造成跟踪对象重叠部分的较大空洞,造成分割结果不连通,而且大多需要人工给定参数阈值.本文针对以上方法的不足,提出了一种适用于分析快速移动刚性物体的目标检测方法:自适应差分法.新方法采用了混合差分策略提高了对象分割质量,并用高斯初始化策略实现了阈值的自适应选取.实验结果表明:自适应差分法比GMM算法、相邻差分法和间隔差分法效果更优且抗噪能力更强,更易应用于实际. 相似文献
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熊明明李英郭剑毅毛存礼余正涛 《数据采集与处理》2017,32(3):636-642
通过对越南语词法特点的研究,把越南语的基本特征融入到条件随机场中(Condition random fields,CRFs),提出了一种基于CRFs和歧义模型的越南语分词方法。通过机器标注、人工校对的方式获取了25 981条越南语分词语料作为CRFs的训练语料。越南语中交叉歧义广泛分布在句子中,为了克服交叉歧义的影响,通过词典的正向和逆向匹配算法从训练语料中抽取了5 377条歧义片段,并通过最大熵模型训练得到一个歧义模型,并融入到分词模型中。把训练语料均分为10份做交叉验证实验,分词准确率达到了96.55%。与已有越南语分词工具VnTokenizer比较,实验结果表明该方法提高了越南语分词的准确率、召回率和F值。 相似文献