期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法
被引量:
6
1
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
下载PDF
职称材料
题名
基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法
被引量:
6
1
作者
黄冬艳
刘骊
付晓东
黄青松
机构
昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第18期199-203,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61462051,No.61462056,No.81360230,No.71161015)
云南省应用研究基础计划面上项目(No.2014FB133)
+1 种基金
云南省应用研究基础重点项目(No.2014FA028)
昆明理工大学自然科学研究基金(No.201403119)
文摘
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。
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
Keywords
co- segmentation
Histogram of Oriented Gradients(HOG)feature
superpixel grouping
Exemplar Support Vector Machine(E-SVM)classifier
segmentation propagation
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法
黄冬艳
刘骊
付晓东
黄青松
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
6
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部