基于深度图像利用BP网络实现遮挡边界检测

• 作者: 张世辉 张笑维 耿勇
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 遮挡边界 深度图像 BP网络 最长投影线段 非线性归一化
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 1205-1211
• 页数: 7页
• 分类号: TB96
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2020.10.05

摘要

针对视觉目标存在遮挡的现象,提出一种利用机器学习思想检测深度图像中遮挡边界的方法.首先,根据深度图像中像素点的深度信息和空间信息,定义了一种新的遮挡相关特征——最长投影线段特征;其次,设计了一种非线性归一化方法以便对相关特征进行归一化;最后,将遮挡边界检测视为分类问题,利用BP网络对遮挡边界进行检测,并将检测结果进行可视化展示.与其他方法相比,该方法准确性较高,泛化能力较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世辉		49	470	10.0	20.0
2	耿勇		1	0	0.0	0.0
3	张笑维		1	0	0.0	0.0