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自然场景中多类目标识别的算法研究

作者:吴士林 朱枫目标识别多类图像分割

摘要:为了实现复杂自然场景中多类目标的识别与分割,本文利用条件概率模型(CM)对目标特征进行建模,融合了纹理特征、纹理环境特征和位置特征,并采用场景类别对各类目标间的相互约束关系进行建模,在此基础上研究基于场景类别的条件概率模型(sCM)在多类目标识别与分割中的应用。本文选用Oliva&Torralba数据库对模型进行实验并与国外其他方法进行了比较。实验结果表明,该算法在多类目标识别与分割中取得很好的结果,在提高总体识别率的同时提高了物体边缘部分识别与分割的正确率,更有效地提高了视觉效果。

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计算机工程与科学

《计算机工程与科学》(CN:43-1258/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机工程与科学》的办刊宗旨是为计算机界同行发表有创见的学术论文,介绍有特色的科研成果,探讨有新意的学术观点提供理想园地;活跃计算机界学术气氛,扩大国内外交流,为发展中国的计算机事业尽一点微薄之力。本刊强调学术性、及时性和普及性。

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