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利用无监督聚类实现深度图像的遮挡边界检测
被引量：
1
1
作者
张世辉
杨青青
何欢
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第11期2567-2572,共6页
提出一种利用无监督聚类思想检测深度图像中遮挡边界的方法.首先根据遮挡边界点与其邻域点的空间及深度信息提出了加权最长线段特征并定义了其计算方法.其次,结合遮挡边界点与其邻域点的特征值分布情况提出了一种非线性归一化方法归一...
提出一种利用无监督聚类思想检测深度图像中遮挡边界的方法.首先根据遮挡边界点与其邻域点的空间及深度信息提出了加权最长线段特征并定义了其计算方法.其次,结合遮挡边界点与其邻域点的特征值分布情况提出了一种非线性归一化方法归一化遮挡相关特征.然后,以像素点为单位将各遮挡相关特征组成联合特征向量输入到无监督聚类分类器中,判断待测像素点是否为遮挡边界点.最后,将遮挡边界点可视化得到深度图像的遮挡边界.实验结果表明,无需标记样本的所提方法对深度图像中目标物体的遮挡检测效果同已有的基于监督学习方法的检测效果相当.
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关键词
深度图像
遮挡边界
无监督聚类
非线性归一化
加权最长线段
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职称材料
题名
利用无监督聚类实现深度图像的遮挡边界检测
被引量：
1
1
作者
张世辉
杨青青
何欢
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第11期2567-2572,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61379065)资助
河北省自然科学基金项目(F2014203119)资助
文摘
提出一种利用无监督聚类思想检测深度图像中遮挡边界的方法.首先根据遮挡边界点与其邻域点的空间及深度信息提出了加权最长线段特征并定义了其计算方法.其次,结合遮挡边界点与其邻域点的特征值分布情况提出了一种非线性归一化方法归一化遮挡相关特征.然后,以像素点为单位将各遮挡相关特征组成联合特征向量输入到无监督聚类分类器中,判断待测像素点是否为遮挡边界点.最后,将遮挡边界点可视化得到深度图像的遮挡边界.实验结果表明,无需标记样本的所提方法对深度图像中目标物体的遮挡检测效果同已有的基于监督学习方法的检测效果相当.
关键词
深度图像
遮挡边界
无监督聚类
非线性归一化
加权最长线段
Keywords
depth image
occlusion boundary
unsupervised clustering
nonlinear normalization
weighted longest line segment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用无监督聚类实现深度图像的遮挡边界检测
张世辉
杨青青
何欢
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017
1
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