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基于马尔科夫随机场的非参数化RGB-D场景理解
1
作者
费婷婷
龚小谨
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1322-1329,共8页
针对RGB-D场景下的场景理解问题,提出高效的基于标签传递机制的非参数化场景理解算法.该算法主要分为标签源构建、超像素双向匹配和标签传递三个步骤.与传统的参数化RGB-D场景理解方法相比,该算法不需要繁琐的训练,具有简单高效的特点....
针对RGB-D场景下的场景理解问题,提出高效的基于标签传递机制的非参数化场景理解算法.该算法主要分为标签源构建、超像素双向匹配和标签传递三个步骤.与传统的参数化RGB-D场景理解方法相比,该算法不需要繁琐的训练,具有简单高效的特点.与传统的非参数化场景理解方法不同,该算法在系统的各个设计环节都有效利用了深度图提供的三维信息,在超像素匹配环节提出双向匹配机制,以减少特征误匹配;构建基于协同表示分类(CRC)的马尔科夫随机场(MRF),用Graph Cuts方法求出最优解,获得场景图像每个像素的语义标签.该算法分别在室内的NYU-V1数据集和室外的KITTI数据集上进行实验.实验结果表明,与现有算法相比,该算法取得了显著的性能提升,对室内、外场景均适用.
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关键词
场景理解
非参数化
RGB-D
马尔科夫随机场(MRF)
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题名
基于马尔科夫随机场的非参数化RGB-D场景理解
1
作者
费婷婷
龚小谨
机构
浙江大学信息与电子工程学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1322-1329,共8页
文摘
针对RGB-D场景下的场景理解问题,提出高效的基于标签传递机制的非参数化场景理解算法.该算法主要分为标签源构建、超像素双向匹配和标签传递三个步骤.与传统的参数化RGB-D场景理解方法相比,该算法不需要繁琐的训练,具有简单高效的特点.与传统的非参数化场景理解方法不同,该算法在系统的各个设计环节都有效利用了深度图提供的三维信息,在超像素匹配环节提出双向匹配机制,以减少特征误匹配;构建基于协同表示分类(CRC)的马尔科夫随机场(MRF),用Graph Cuts方法求出最优解,获得场景图像每个像素的语义标签.该算法分别在室内的NYU-V1数据集和室外的KITTI数据集上进行实验.实验结果表明,与现有算法相比,该算法取得了显著的性能提升,对室内、外场景均适用.
关键词
场景理解
非参数化
RGB-D
马尔科夫随机场(MRF)
Keywords
scene parsing
nonparametric
RGB-D
Markov random field （MRF）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于马尔科夫随机场的非参数化RGB-D场景理解
费婷婷
龚小谨
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
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