【摘 要】
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提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61273239);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N151802001)
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提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场（conditional random field,CRF）模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context（GC）上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高
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