基于区域的多类目标识别与分割算法研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 朱枫
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| 刊名 | 中国图象图形学报
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| 出版日期 | 2011 |
| 卷号 | 16期号:9页码:1607-1614 |
| 关键词 | 目标识别 图像分割 多类 条件随机场模型 Joint-boost算法 |
| ISSN号 | 1006-8961 |
| 其他题名 | Region-based multi-class object recognition and segmentation |
| 产权排序 | 1 |
| 通讯作者 | 吴士林 |
| 中文摘要 | 为了实现复杂自然场景中多类目标的识别与分割,利用条件随机场(CRF)对目标特征进行建模,并在此基础上运用过分割算法将图片分为有限个连续区域,提出一种新的基于区域的CRF模型,即R-CRF模型,并采用Joint-boost算法对标注样本进行训练,研究基于主题的R-CRF模型在多类目标识别与分割中的应用。MSRC-21类数据库的实验结果表明,该算法在多类目标识别与分割中取得的结果优于国内外其他算法,尤其对于其他算法中正确率很低的形状多变而样本少的高结构物体的识别和分割取得了很好的结果。 |
| 英文摘要 | A conditional random field(CRF) model is used to incorporate different feature potentials of objects for multi-class object recognition and segmentation in natural images.By using an over-segmentation algorithm,we propose a new region based CRF model called R-CRF model.We train our model on annotated samples by using Joint-boost algorithm and investigate the performance of the theme based R-CRF model for class based pixel-wise segmentation of images.We compare our results with recent published results on th... |
| 收录类别 | CSCD |
| 资助信息 | 国家自然科学基金项目(60705011) |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:4317466 |
| 公开日期 | 2012-05-29 |
| 源URL | [http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/7132]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 朱枫. 基于区域的多类目标识别与分割算法研究[J]. 中国图象图形学报,2011,16(9):1607-1614. |
| APA | 朱枫.(2011).基于区域的多类目标识别与分割算法研究.中国图象图形学报,16(9),1607-1614. |
| MLA | 朱枫."基于区域的多类目标识别与分割算法研究".中国图象图形学报 16.9(2011):1607-1614. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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