神经网络与边缘检测相结合的人体前景分割算法

• 作者: 孙佳伟 李磊
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 神经网络 边缘检测 边缘校正通道 重叠率 假阳性率
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 940-945
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.04.038

摘要

人体前景分割作为人物行为分析理解与背景编辑替换的必要前提,对于分割准确度特别是边缘分割准确度有着极高的要求.针对目前大多数人体分割算法存在的假阳性率偏高问题,论文提出了一种新颖的人体前景分割算法.该算法以主流神经网络作为预分割算法,引入边缘矫正通道,对错误分割背景进行过滤.该算法在Supervise.ly开源人体分割数据集上进行仿真,分割重叠率为91.98％,假阳性率为4.88％,分割效果极佳,具有较高的科研价值与市场前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊	江苏科技大学计算机学院	27	102	5.0	9.0
2	孙佳伟	江苏科技大学计算机学院	3	3	1.0	1.0