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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 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期1205-1211,共7页
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... 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。 展开更多
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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