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题名基于深度图像利用BP网络实现遮挡边界检测
被引量:5
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作者
张世辉
耿勇
张笑维
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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
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2020年第10期1205-1211,共7页
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基金
国家自然科学基金(61379065)
河北省自然科学基金(F2014203119)。
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文摘
针对视觉目标存在遮挡的现象,提出一种利用机器学习思想检测深度图像中遮挡边界的方法。首先,根据深度图像中像素点的深度信息和空间信息,定义了一种新的遮挡相关特征——最长投影线段特征;其次,设计了一种非线性归一化方法以便对相关特征进行归一化;最后,将遮挡边界检测视为分类问题,利用BP网络对遮挡边界进行检测,并将检测结果进行可视化展示。与其他方法相比,该方法准确性较高,泛化能力较强。
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关键词
计量学
遮挡边界
深度图像
BP网络
最长投影线段
非线性归一化
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Keywords
metrology
occlusion boundary
depth image
BP network
longest projected line segment
nonlinear normalization
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分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
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