典型K均值聚类算法的聚类中心个数和聚类中心的选取对彩色图像分割的精度影响较大,其主要体现在彩色图像的特征相似度(feature similarity of color,FSIMC)不高。提出一种基于遗传算法的K均值聚类分割法(GA-K-Means)。每条染色体的基因...典型K均值聚类算法的聚类中心个数和聚类中心的选取对彩色图像分割的精度影响较大,其主要体现在彩色图像的特征相似度(feature similarity of color,FSIMC)不高。提出一种基于遗传算法的K均值聚类分割法(GA-K-Means)。每条染色体的基因由聚类中心数目和聚类中心点两部分组成,并且将彩色图像的FSIMC作为适应度函数值。首先将彩色图像转换到Lab颜色空间,然后以步进和遗传算子相结合的方式搜索最佳聚类中心个数和聚类中心进行分割。把18幅不同类型的图像分别按照K均值聚类法、GA-K-Means分割法、模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)分割法进行实验。结果表明,采用GA-K-Means分割的18幅图像,其FSIMC值相应的比另外2种分割法得到的FSIMC值高10%左右,其分割时间比另外2种分割法略长。展开更多
CBIR(Content Based Im age Retrieval)是当前多媒体检索的热点 .颜色特征是图像检索的重要特征 .为了提高颜色特征的检索效果 ,在提取图像主色特征的基础上 ,进一步提取了相应的主色空间分布信息——主色矩特征 ,并建立了图像主色特征...CBIR(Content Based Im age Retrieval)是当前多媒体检索的热点 .颜色特征是图像检索的重要特征 .为了提高颜色特征的检索效果 ,在提取图像主色特征的基础上 ,进一步提取了相应的主色空间分布信息——主色矩特征 ,并建立了图像主色特征的描述模型 .在改进加权二次型相似性度量方法的基础上 ,提出主色多特征相似性度量方法 ,并对几种不同的相似性度量方案进行了对比 ,其中 DCME方法在 WWW发布方式的 CBIR原型系统上取得了较好的实验结果 .展开更多
针对全监督视频实例分割网络训练数据高度依赖精细掩码标注,时间和人工成本过高,导致智能机器无法快速适应新场景的问题,提出一种端到端的掩码生成动态调控弱监督视频实例分割(Weakly Supervised Video Instance Segmentation,WSVIS)网...针对全监督视频实例分割网络训练数据高度依赖精细掩码标注,时间和人工成本过高,导致智能机器无法快速适应新场景的问题,提出一种端到端的掩码生成动态调控弱监督视频实例分割(Weakly Supervised Video Instance Segmentation,WSVIS)网络。为克服初始掩码预测层通道维度突降导致的实例激活特征丢失问题,构建多级特征融合模块,利用特征复用策略预测初始实例特征并融合相对位置信息生成初始预测掩码。然后,提出动态调控机制在通道和空间维度上建立掩码特征依赖关系,强化初始预测掩码与实例感知信息之间的动态交互。最后,网络设计二元颜色相似性生成伪亲和标签取代精细掩码标注,联合边界框与掩码一致性损失实现仅边界框标注的弱监督视频实例分割。实验结果表明,在BoxSet和YT-VIS数据集上,WSVIS网络能达到与全监督网络相近的分割精度和分割效果,同时能够满足实时推理要求,为智能机器快速适应新场景实现实时环境感知和理解提供了理论支撑和算法依据。展开更多
文摘针对全监督视频实例分割网络训练数据高度依赖精细掩码标注,时间和人工成本过高,导致智能机器无法快速适应新场景的问题,提出一种端到端的掩码生成动态调控弱监督视频实例分割(Weakly Supervised Video Instance Segmentation,WSVIS)网络。为克服初始掩码预测层通道维度突降导致的实例激活特征丢失问题,构建多级特征融合模块,利用特征复用策略预测初始实例特征并融合相对位置信息生成初始预测掩码。然后,提出动态调控机制在通道和空间维度上建立掩码特征依赖关系,强化初始预测掩码与实例感知信息之间的动态交互。最后,网络设计二元颜色相似性生成伪亲和标签取代精细掩码标注,联合边界框与掩码一致性损失实现仅边界框标注的弱监督视频实例分割。实验结果表明,在BoxSet和YT-VIS数据集上,WSVIS网络能达到与全监督网络相近的分割精度和分割效果,同时能够满足实时推理要求,为智能机器快速适应新场景实现实时环境感知和理解提供了理论支撑和算法依据。
