基于随机森林的图像语义分割算法的研究

• 作者: 张万福
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 机器学习 随机森林 语义分割
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 协议·算法与仿真
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.02.019

摘要

文中提出了基于随机森林的图像语义分割的算法,从训练库图像中随机地采样出固定大小的窗口作为特征,通过窗口中随机的选取两个像素点的像素值对比,将这些特征量化为数值向量,这样的向量集合被用于训练随机森林分类器.在测试阶段,以每个像素点作为中心,提取一个窗口,在这个窗口中提取一个向量集合,利用随机森林的叶子节点对这些向量分别进行投票,根据投票结果选举产生该像素点最可能的归属类别.该算法直接利用了图像低级的像素信息,而不是去计算复杂的滤波器组响应或局部描述子,这可大幅提高了算法训练和测试速度.在MSRC数据集的实验结果表明,该算法有效地实现了图像的语义分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张万福	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	36	28	3.0	4.0