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摘要:
针对自然场景理解问题,利用图像中的层次结构,提出了一种基于分层合并的图像场景理解方法。该方法通过不断合并相邻区域,直到合并出图像中的各个对象为止;最终得到一个合并森林,森林里的每棵树对应图像中的一个对象。我们设计了一个机器学习模型来描述合并过程、一种贪心推理方法来求解最优的合并森林以及一种基于最大间隔的学习方法来训练模型中的参数,同时采用分层聚类来进行参数的初始化。本文方法可以看成为图像语义理解而设计的一种深度学习方法。实验效果令人满意。
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文献信息
篇名 基于分层区域合并的自然场景理解
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 自然场景理解 层次结构 森林结构 最大间隔 贪心推理 聚类
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 软件技术?算法
研究方向 页码范围 116-121
页数 6页 分类号
字数 5264字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘波 北京工业大学计算机学院 29 143 8.0 10.0
2 孙丽坤 北京工业大学计算机学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自然场景理解
层次结构
森林结构
最大间隔
贪心推理
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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20
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