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基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法 被引量:6
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作者 黄冬艳 刘骊 +1 位作者 付晓东 黄青松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第18期199-203,共5页
针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤:超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像... 针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤:超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。 展开更多
关键词 联合分割 方向梯度直方图(HOG)特征 超像素组合 模范支持向量机(E-SVM)分类器 分割传播
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