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融合显著性分析与图割的姿态无关服装区域分割算法
被引量：
5
1
作者
黄磊
夏添
+1 位作者
张勇东
林守勋
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期620-627,共8页
提出了一种针对多姿态人的服装区域分割算法,通过融合显著性分析和图割方法有效地提高了服装区域分割的性能.首先,提出一种基于滑动窗口的视觉显著性区域分析方法,计算前景?背景种子区域初始定位,实现种子区域定位的姿态无关性;然后,通...
提出了一种针对多姿态人的服装区域分割算法,通过融合显著性分析和图割方法有效地提高了服装区域分割的性能.首先,提出一种基于滑动窗口的视觉显著性区域分析方法,计算前景?背景种子区域初始定位,实现种子区域定位的姿态无关性;然后,通过基于图的分割方法对初始种子区域进行矫正;最后,通过将种子区域作为输入的迭代图割方法——GrabCut获得服装区域分割.实验结果表明,文中算法具有较好的分割性能,具有应用前景.
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关键词
服装区域分割
显著性分析
GRABCUT
姿态无关性
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职称材料
题名
融合显著性分析与图割的姿态无关服装区域分割算法
被引量：
5
1
作者
黄磊
夏添
张勇东
林守勋
机构
中国科学院计算技术研究所前瞻研究中心
中国科学院研究生院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期620-627,共8页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2007CB311100)
国家"八六三"高技术研究发展计划(2009AA01A403)
+3 种基金
国家自然科学基金项目(61100087)
北京市自然科学基金项目(4112055)
北京市科技新星计划项目(2007B071)
北京市教育委员会共建项目专项资助
文摘
提出了一种针对多姿态人的服装区域分割算法,通过融合显著性分析和图割方法有效地提高了服装区域分割的性能.首先,提出一种基于滑动窗口的视觉显著性区域分析方法,计算前景?背景种子区域初始定位,实现种子区域定位的姿态无关性;然后,通过基于图的分割方法对初始种子区域进行矫正;最后,通过将种子区域作为输入的迭代图割方法——GrabCut获得服装区域分割.实验结果表明,文中算法具有较好的分割性能,具有应用前景.
关键词
服装区域分割
显著性分析
GRABCUT
姿态无关性
Keywords
clothing segmentation
saliency detection
GrabCut
pose-invariant
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
融合显著性分析与图割的姿态无关服装区域分割算法
黄磊
夏添
张勇东
林守勋
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
5
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参考文献
引证文献
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