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]华南农业大学信息学院,广东广州510642 [2]招商银行深圳分行,广东深圳518000
出 处:《计算机应用与软件》2015年第7期216-219,251,共5页Computer Applications and Software
基 金:广东省科技计划项目(2012B010100029)
摘 要:协同分割的一种典型定义是指在给出的一组图像中,将"相似的东西"共同分割出来。提出一种快速的协同分割算法。这种方法首先对一组图像进行特征提取,根据提取的特征确定"相似的东西"在图像中的大致范围,然后使用CPMC(constrained parametric min-cut)算法产生一系列的二值分割结果,最后通过构建随机森林对分割结果与基准之间的"相似度"进行学习,使得分割结果按"相似度"自动进行排列。实验结果表明,所提出的方法在保持良好的分割准确度的同时明显提高了分割的速度。A typical definition of cosegmentation is to jointly segment "something similar" in a given set of images. We present a rapid co- segmentation algorithm. The algorithm extracts the features from a set of images first and determines "something similar" in the approximate range of related images according to the extracted features, then it uses CPMC algorithm to produce a series of binary segmentation results, and finally the "similarity" between segmentation results and ground truth is learned by creating a random forest, so the segmentation results will be ranked based on "similarity" automatically. Experimental results show that the proposed method runs high efficiency when segmenta- tion results are satisfactory.
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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