检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海大学通信与信息工程学院
出 处:《上海大学学报(自然科学版)》2007年第4期477-484,共8页Journal of Shanghai University:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金资助项目(6060201260572127);上海市教委发展基金资助项目(05AZ43);上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(2006);上海市重点学科建设资助项目(T0102)
摘 要:语义对象分割是各种基于内容的多媒体应用领域中的一项关键技术,是近10年来图像与视频处理领域的一个研究热点.从实际应用的角度出发,介绍了三类具有应用价值的语义对象分割方法,即实时的自动对象分割、非实时的交互式对象分割以及针对具体应用的基于先验知识的对象分割.在分析了各类语义对象分割技术的利弊后,指出了语义对象分割技术的进一步研究应该结合高层语义信息来扩大其适用范围,并展望了目前刚刚起步的基于视觉关注度的语义对象分割方法.Semantic object segmentation is a key technique for many content-based multimedia applications intensively investigated in the last decade. From the application viewpoint, three classes of practical semantic object segmentation approaches are discussed. Specifically, these approaches include realtime automatic object segmentation, non-realtime interactive object segmentation, a prior knowledge based object segmentation. Having analyzed the advantages and drawbacks of each class, we conclude that high-level semantics should be integrated in the semantic object segmentation approaches to further expand its applicability. We also give a preview of the emerging visual attention based semantic object segmentation approaches.
关 键 词:语义对象分割 自动对象分割 交互式对象分割 高层语义 先验知识 视觉关注度
分 类 号:TN919[电子电信—通信与信息系统] TP391[电子电信—信息与通信工程]
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