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结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割 被引量:7
1
作者 赵泉华 李晓丽 +1 位作者 赵雪梅 李玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第10期1233-1243,共11页
为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HM... 为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性、定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现自动变类图像分割。 展开更多
关键词 VORONOI划分 隐马尔科夫随机场(hmrf) 迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA) 模糊聚类 图像分割
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结合HMRF模型的模糊ISODATA高分辨率遥感图像分割 被引量:12
2
作者 赵泉华 赵雪梅 李玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第2期157-166,共10页
模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)在应用于图像分割时,FISODATA算法定义的FCM目标函数未考虑邻域像素间的数据相关性,导致该算法的抗噪性能较差;此外,FISODATA算法中分裂-合并操作需人工选取阈值参数,而不适当的阈值往往使得该算法... 模糊ISODATA(Fuzzy ISODATA,FISODATA)在应用于图像分割时,FISODATA算法定义的FCM目标函数未考虑邻域像素间的数据相关性,导致该算法的抗噪性能较差;此外,FISODATA算法中分裂-合并操作需人工选取阈值参数,而不适当的阈值往往使得该算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并影响图像分割结果。该文将考虑邻域关系的基于隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)FCM(HMRF-FCM)方法纳入ISODATA框架,提出HMRF-FCM ISODATA(HMRF-FISODATA)算法,在分裂与合并操作后增加了优化操作,并根据优化结果自适应调节控制聚类分裂与合并的各阈值。该算法不仅能够快速获取正确类属数,而且克服了FISODATA算法没有考虑邻域像素的关系、人工选取阈值参数和受图像噪声影响大等问题,实现了自动正确确定类属数的同时完成高精度图像分割。 展开更多
关键词 非监督分类 隐马尔可夫随机场 模糊ISODATA 模糊C均值
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基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测 被引量:4
3
作者 牛鹏辉 李卫华 李小春 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期50-56,共7页
提出一种基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测算法。该算法采取PCA与差值法相结合的方式来构造差分影像。首先,采用隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)模型描述空间上下文信息,并构造系统能量函数;然后,利用贪心EM算... 提出一种基于贪心EM算法的HMRF遥感影像变化检测算法。该算法采取PCA与差值法相结合的方式来构造差分影像。首先,采用隐马尔可夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)模型描述空间上下文信息,并构造系统能量函数;然后,利用贪心EM算法克服EM算法假定混合成分数为已知、迭代结果过分依赖初始值、可能收敛到局部最大点或收敛到参数空间边界的缺点,能够准确学习分布模型结构和参数,发现数据对模型的最佳匹配;最后,通过条件迭代模型(Iterated Conditional Modes,ICM)优化算法求解能量函数最优解,获取变化区域。实验结果表明,该算法能够更好地保持影像的结构性,有效去除孤立噪声。 展开更多
关键词 变化检测 隐马尔可夫随机场模型 贪心EM算法
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基于HMRF先验模型的超分辨率重建 被引量:4
4
作者 徐鹏宇 傅山 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第17期213-214,216,共3页
针对基于最大后验概率(MAP)的超分辨率重建算法在重建图像过程中存在的问题,提出一种基于Huber-马尔可夫随机场(HMRF)先验模型的超分辨率重建方法,采用HMRF作为图像先验模型,对图像进行分段超分辨率重建。仿真实验结果表明,与传统的MAP... 针对基于最大后验概率(MAP)的超分辨率重建算法在重建图像过程中存在的问题,提出一种基于Huber-马尔可夫随机场(HMRF)先验模型的超分辨率重建方法,采用HMRF作为图像先验模型,对图像进行分段超分辨率重建。仿真实验结果表明,与传统的MAP算法相比,该方法能更好地保存重建图像的边缘细节,有效提高重建图像的质量。 展开更多
关键词 最大后验概率算法 超分辨率重建 Huber-马尔可夫随机场模型
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结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割 被引量:29
5
作者 赵雪梅 李玉 赵泉华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2730-2736,共7页
为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMR... 为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 模糊聚类 隐马尔可夫随机场 高斯回归模型 KL(Kullback-Leibler)信息
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基于条件随机域的生物命名实体识别 被引量:18
6
作者 彭春艳 张晖 +1 位作者 包玲玉 陈昌平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期197-199,共3页
提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效... 提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效果,提高了系统的识别效率。 展开更多
关键词 生物命名实体识别 条件随机域 隐马尔科夫模型
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泰语人名、地名、机构名实体识别研究 被引量:6
7
作者 王红斌 郜洪奎 +1 位作者 沈强 线岩团 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1010-1018,共9页
泰语命名实体识别是把泰语文本中的人名、地名、机构名等识别出来。由于泰语构词方法和语法规则复杂,针对这一问题,将泰语命名实体识别任务转化为对泰语句子中的词汇序列进行标记。结合泰语语言特点,选择合适的泰语上下文特征,分别使用... 泰语命名实体识别是把泰语文本中的人名、地名、机构名等识别出来。由于泰语构词方法和语法规则复杂,针对这一问题,将泰语命名实体识别任务转化为对泰语句子中的词汇序列进行标记。结合泰语语言特点,选择合适的泰语上下文特征,分别使用隐马尔科夫模型和条件随机场模型在泰语实体识别训练语料上进行了模型构建,并在测试语料上对所构建的序列标注模型进行了实验验证。实验结果表明使用隐马尔科夫模型和条件随机场模型进行泰语人名、地名、机构名实体识别是可行的,并取得了较好的效果。 展开更多
关键词 命名实体识别 隐马尔科夫统计模型 条件随机场统计模型 序列标注
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基于TM图像的农业区域植被覆盖变化检测 被引量:4
8
作者 王晓东 何浩 +2 位作者 侯东 孙冠楠 朱文泉 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2012年第2期92-97,共6页
以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching,CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标,利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像。认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马... 以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching,CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标,利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像。认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马尔可夫模型,用马尔可夫随机场-最大后验估计(maxium a posteriori estimation of markovrandom field,MRF-MAP)的方法从变化强度图像中提取植被变化区域。实验证明:该方法能够有效识别各种外源噪声造成的农业植被覆盖区域同物异谱的现象,可准确提取植被变化区域;但对于水体区域存在误判现象。 展开更多
关键词 植被覆盖 变化检测 交叉相关光谱匹配(CCSM) 交叉相关系数 隐马尔可夫随机场模型
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基于隐马尔可夫随机场的社区结构发现算法 被引量:2
9
作者 刘栋 刘震 张贤坤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第9期3481-3484,共4页
针对社区结构发现问题,提出了一种基于隐马尔可夫随机场社区发现算法。该方法将网络中的顶点度数映射为顶点信息值,用马尔可夫随机场模型描述网络中上下文信息并构造系统能量函数,使用迭代条件模式算法对能量方程进行优化。该方法在Zach... 针对社区结构发现问题,提出了一种基于隐马尔可夫随机场社区发现算法。该方法将网络中的顶点度数映射为顶点信息值,用马尔可夫随机场模型描述网络中上下文信息并构造系统能量函数,使用迭代条件模式算法对能量方程进行优化。该方法在Zachary空手道俱乐部网络、海豚关系网络以及美国大学足球联赛网络上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。 展开更多
关键词 社区发现 隐马尔可夫随机场 复杂网络 顶点度数 迭代条件模式
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基于CRF的百科全书文本段落划分 被引量:3
10
作者 许勇 宋柔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期16-18,共3页
CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法... CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法更好的结果。 展开更多
关键词 文本段落划分 条件随机域模型 隐马尔科夫模型
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基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割 被引量:1
11
作者 徐胜军 周盈希 +2 位作者 孟月波 刘光辉 史亚 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1353-1369,共17页
针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题,提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MT... 针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题,提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法.首先,为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息,利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型;其次,利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力,基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型,提高分割模型的抗噪能力;再次,为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布,研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性,建立局部空间一致性约束的高斯混合分布;最后,基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型,采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化.实验结果表明,提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰,鲁棒性更好,而且具有更准确的图像分割结果. 展开更多
关键词 图像分割 高阶马尔科夫随机场 拓扑重叠测度 高斯混合模型 Gibbs采样算法
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基于条件随机域的上下文人类动作识别 被引量:1
12
作者 朱文球 刘强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第28期180-183,共4页
提出一种新的基于条件随机域和隐马尔可夫模型(HMM)的人类动作识别方法——HMCRF。目前已有的动作识别方法均使用隐马尔可夫模型及其变型,这些模型一个最突出的不足就是要求观察值相互独立。条件模型很容易表示上下文相关性,且可使用动... 提出一种新的基于条件随机域和隐马尔可夫模型(HMM)的人类动作识别方法——HMCRF。目前已有的动作识别方法均使用隐马尔可夫模型及其变型,这些模型一个最突出的不足就是要求观察值相互独立。条件模型很容易表示上下文相关性,且可使用动态规划做到有效且精确的推论,它的参数可以通过凸函数优化训练得到。把条件图形模型应用于动作识别之上,并通过大量的实验表明,所提出的方法在识别正确率方面明显优于一般线性结构的CRF和HMM。 展开更多
关键词 条件随机域 隐马尔可夫模型 联合树算法 动作识别
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小波域马尔可夫随机场在THz图像处理中的应用(英文)
13
作者 邢砾云 张瑾 崔洪亮 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期2324-2334,共11页
目前THz自由空间成像面临的挑战主要有大气损耗和水分吸收,辐射功率低,成像要获得高的信噪比,需要有更高功率的辐射源;数据获取时间长;图像质量仍需改善。分析了THz成像技术的最新发展趋势及国内外发展现状。阐述了利用THz辐射进行合成... 目前THz自由空间成像面临的挑战主要有大气损耗和水分吸收,辐射功率低,成像要获得高的信噪比,需要有更高功率的辐射源;数据获取时间长;图像质量仍需改善。分析了THz成像技术的最新发展趋势及国内外发展现状。阐述了利用THz辐射进行合成孔径成像、THz压缩感知成像的基本原理,并对两种种成像方法形成的THz图像的特点进行了分析。应用Wiener2,基于熵标准的ddencmp选定小波系数阈值降噪法、Donoho提出的小波系数阈值降噪法以及基于小波系数幅值渐近最优降噪法等图像降噪算法对THz图像进行处理效果从均方根误差、信噪比、相关系数等方面进行了定性、定量的比较。提出将小波域马尔可夫随机场应用于THz图像降噪中。主要完成了以下几个方面:对每个小波系数引入两个状态,一个状态对应图像的非平稳区域,如边缘;另一个状态对应图像平稳区。每个状态下的小波系数用高斯分布函数来描述,虽然每个状态下的小波系数服从高斯分布,但每个小波系数的两个状态混合模型服从非高斯分布。然后利用EM(Expectation Maximization)算法估计混合模型中的参数,采用贝叶斯准则初步确定理想图像小波系数的收缩因子。最后将小波域隐马尔可夫模型的降噪算法进行对比试验,仿真结果表明小波域隐马尔可夫模型的降噪算法更具有效性和优异性。 展开更多
关键词 THz图像处理 隐马尔可夫模型 小波域 降噪 马尔可夫随机域
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核空间隐马尔可夫随机场图像模糊聚类
14
作者 何晶 吴成茂 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第22期185-191,共7页
针对模糊C均值算法未考虑图像邻域信息,导致其分割效果不好的不足,结合隐马尔可夫随机场和高斯核函数,提出核空间隐马尔可夫随机场模糊C均值聚类算法。引入隐马尔可夫随机场,在目标函数中引入像素的空间邻域信息,使得分割算法对噪声鲁... 针对模糊C均值算法未考虑图像邻域信息,导致其分割效果不好的不足,结合隐马尔可夫随机场和高斯核函数,提出核空间隐马尔可夫随机场模糊C均值聚类算法。引入隐马尔可夫随机场,在目标函数中引入像素的空间邻域信息,使得分割算法对噪声鲁棒性增强;引入核函数,将样本点非线性变换映射到高维特征空间,增强图像分割的抗干扰能力,保持图像的细节信息。对标准灰度图像添加噪声,用以验证算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法具有更好的抗噪能力。 展开更多
关键词 模糊C均值算法 隐马尔可夫随机场 核函数 先验概率函数
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基于分水岭-隐马尔可夫模型联合的语义视频对象提取技术
15
作者 杨树堂 汤志平 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第11期9-11,共3页
针对3C无线网络的增值服务业务,提出一种语义对象基于分水岭算法的视频帧内的分割,及基于隐马尔可夫模型的视频帧间跟踪提取技术。其主要的特点是首先采用基于标识集的分水岭算法来进行初始帧内语义视频对象的标定和分割处理,随后再进... 针对3C无线网络的增值服务业务,提出一种语义对象基于分水岭算法的视频帧内的分割,及基于隐马尔可夫模型的视频帧间跟踪提取技术。其主要的特点是首先采用基于标识集的分水岭算法来进行初始帧内语义视频对象的标定和分割处理,随后再进行二值化掩膜处理,最后借助隐马尔可夫测量场模型,将后续帧中视频对象的跟踪处理演化为跟踪区域与非跟踪区域的二值离散化标定问题。实验结果证明,该算法能很好地实现视频帧序列中语义视频对象的连续提取。 展开更多
关键词 语义视频对象 分水岭算法 隐马尔可夫模型 极低比特率
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基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究
16
作者 梁传君 王红梅 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第24期108-114,共7页
针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行... 针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,算法的分割精度高于其他几种算法;且对图像伪影具有鲁棒性。 展开更多
关键词 脑部磁共振 图像分割 马尔可夫链蒙特卡尔 克隆选择算法 隐马尔可夫随机场
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基于序列标注算法比较的医学文献风险事件抽取研究 被引量:7
17
作者 喻鑫 张矩 +1 位作者 邱武松 王飞 《计算机应用与软件》 2017年第12期58-63,共6页
医学文献快速增长,如何从医学文献文本大数据中挖掘出有价值的知识是一种巨大挑战。聚焦医学文献中定量风险语句的风险事件抽取,构建智能临床决策支持系统医学风险知识库。运用序列标注算法中重要的隐马尔可夫模型、最大熵马尔可夫模型... 医学文献快速增长,如何从医学文献文本大数据中挖掘出有价值的知识是一种巨大挑战。聚焦医学文献中定量风险语句的风险事件抽取,构建智能临床决策支持系统医学风险知识库。运用序列标注算法中重要的隐马尔可夫模型、最大熵马尔可夫模型和条件随机场三种模型分别对医学文献非结构化全文文本中风险事件信息进行抽取,并对算法进行比较。从三个模型平均F1测度值来看,条件随机场效果最好,其次为最大熵马尔可夫模型,然后是隐马尔可夫模型,但是每个模型都有自己对某些风险事件抽取的准确率或者召回率的优势。 展开更多
关键词 医学文献 风险事件 隐马尔可夫模型 最大熵马尔可夫模型 条件随机场
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基于中粒度模型的视频人体姿态估计 被引量:8
18
作者 史青宣 邸慧军 +1 位作者 陆耀 田学东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期646-655,共10页
人体姿态估计是计算机视觉领域的一个研究热点,在行为识别、人机交互等领域均有广泛的应用.本文综合粗、细粒度模型的优点,以人体部件轨迹片段为实体构建中粒度时空模型,通过迭代的时域和空域交替解析,完成模型的近似推理,为每一人体部... 人体姿态估计是计算机视觉领域的一个研究热点,在行为识别、人机交互等领域均有广泛的应用.本文综合粗、细粒度模型的优点,以人体部件轨迹片段为实体构建中粒度时空模型,通过迭代的时域和空域交替解析,完成模型的近似推理,为每一人体部件选择最优的轨迹片段,拼接融合形成最终的人体姿态序列估计.为准备高质量的轨迹片段候选,本文引入全局运动信息将单帧图像中的最优姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,然后将轨迹切割成互相交叠的固定长度的轨迹片段.为解决对称部件易混淆的问题,从概念上将模型中的对称部件合并,在保留对称部件间约束的前提下,消除空域模型中的环路.在三个数据集上的对比实验表明本文方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度. 展开更多
关键词 人体姿态估计 中粒度模型 马尔科夫随机场 隐马尔科夫模型
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基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法 被引量:1
19
作者 苏洁 刘帅 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期400-405,共6页
为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用... 为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用空间约束关系,减少孤立点影响,平滑分割区域;采用期望最大值算法优化模型参数,利用标记场和观测场的相互作用,通过迭代算法不断调整标签集合,迭代直至收敛得到全局最优值。对来自于骨髓涂片的61幅细胞图像中的780个6类细胞的实验表明,本文算法提高了分割的准确率(不小于95%),便于进一步提取细胞病理特征,实现检测识别。 展开更多
关键词 图像分割 K均值聚类 隐马尔可夫随机场 期望最大值算法 最大后验概率
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人体行为识别的条件随机场方法 被引量:4
20
作者 王媛媛 王斌 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2013年第6期93-99,105,共8页
针对人体行为的时变性,提取人体运动的侧影序列作为描述行为的特征。利用条件随机场方法建立人体行为模型,并通过序列数据的标记解决行为识别问题。该方法特征提取简单,针对运动状态序列而非单帧图像进行建模,提高了识别准确率;同时对... 针对人体行为的时变性,提取人体运动的侧影序列作为描述行为的特征。利用条件随机场方法建立人体行为模型,并通过序列数据的标记解决行为识别问题。该方法特征提取简单,针对运动状态序列而非单帧图像进行建模,提高了识别准确率;同时对数据没有条件独立性假设,具有更加广泛的适用性。在视频行为数据库KTH上的测试结果表明:条件随机场优于隐马尔可夫模型和支持向量机,相对于已有方法更加简单易用,且识别准确率高于其他方法。 展开更多
关键词 条件随机场 行为识别 隐马尔可夫模型 机器学习 最优化
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