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基于概率图模型的图像整体场景理解综述
被引量:
2
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作者
李林
练金
+1 位作者
吴跃
叶茂
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第10期2913-2921,共9页
近年来,计算机图像理解技术在智能交通、卫星遥感、机器视觉、医疗图像分析、网络图像搜索等多个领域得到广泛应用。图像整体场景理解作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解任务。针对这一特点,从图像理解基本框架、图像整体...
近年来,计算机图像理解技术在智能交通、卫星遥感、机器视觉、医疗图像分析、网络图像搜索等多个领域得到广泛应用。图像整体场景理解作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解任务。针对这一特点,从图像理解基本框架、图像整体场景理解研究价值和意义、典型模型等多方面进行了归纳与分析,重点介绍了四种代表性的整体场景理解模型,并详细比较了模型架构。最后指出了目前图像整体场景理解研究不足以及未来发展方向,为该领域的进一步研究提供参考。
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关键词
图像理解
整体场景理解
概率图
模型
层叠分类模型
条件随机场
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职称材料
题名
基于概率图模型的图像整体场景理解综述
被引量:
2
1
作者
李林
练金
吴跃
叶茂
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
四川托普信息技术职业学院电子商务系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第10期2913-2921,共9页
基金
国家973计划项目(2010CB732501)
四川杰出青年基金资助项目(09ZQ026-035)
文摘
近年来,计算机图像理解技术在智能交通、卫星遥感、机器视觉、医疗图像分析、网络图像搜索等多个领域得到广泛应用。图像整体场景理解作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解任务。针对这一特点,从图像理解基本框架、图像整体场景理解研究价值和意义、典型模型等多方面进行了归纳与分析,重点介绍了四种代表性的整体场景理解模型,并详细比较了模型架构。最后指出了目前图像整体场景理解研究不足以及未来发展方向,为该领域的进一步研究提供参考。
关键词
图像理解
整体场景理解
概率图
模型
层叠分类模型
条件随机场
Keywords
image understanding
holistic scene understanding
probabilistic graphical model
cascaded classificationmodel
Conditional Random Field (CRF)
分类号
TP391.413 [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
基于概率图模型的图像整体场景理解综述
李林
练金
吴跃
叶茂
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
2
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