杜杰
,
吴谨
,
朱磊
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163101.0117
为了对各类自然场景中的显著目标进行检测,本文提出了一种将图像的深度信息引入区域显著性计算的方法,用于目标检测.首先对图像进行多尺度分割得到若干区域,然后对区域多类特征学习构建回归随机森林,采用监督学习的方法赋予每个区域特征显著值,最后采用最小二乘法对多尺度的显著值融合,得到最终的显著图.实验结果表明...
关键词:
目标检测
,
深度信息
,
区域特征
,
随机森林
,
监督学习
李蓉
,
邓春健
,
邹昆
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163103.0301
综合分析了常见的基于图像的三维重构方法的优缺点,提出了一种基于单张图像,采用马尔科夫随机场(MRF)推断3D位置和方向的3D重构方法.该算法首先将图片分割成多个小的区域(超像素块),并假定空间场景由许多很小的平面组成,超像素块与平面相互对应,对图像中每个超像素块求取出一组特征向量(纹理、颜色等),使...
关键词:
三维重构
,
超像素块
,
最大后验概率
,
监督学习
