基于多重图像分割评价的图像对象定位研究
图像对象定位可以提供准确的对象区域,能有效提高图像对象识别和分类等效果.本文提出一种基于多重图像分割评价的图像对象定位方法.通过图像的多层次分割,以确定图像不同区域之间的语义约束关系,应用此约束关系对不同层次的对象区域模式进行频繁项集挖掘和评分,并按照此模式评分来逐次合并每层图像分割中的重要区域,从而最终实现整个对象区域的精确定位.在MSRC和GRAZ的定位实验表明,本文的方法可以有效的定位到图像的对象前景目标.在Caltech图像目标分类实验中也证明了本文方法的有效性.
图像对象定位 多重图像分割 评价准则 有效性
沈项军 穆磊 查正军 敬建平 詹永照
江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江中国212013 中国科学院合肥智能机械研究所 合肥中国230031
国内会议
北京
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2014-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）