【摘 要】
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为了实现复杂自然场景中多类目标的识别与分割,本文利用条件概率模型（CM）对目标特征进行建模,融合了纹理特征、纹理环境特征和位置特征,并采用场景类别对各类目标间的相互约束
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院研究生院,中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
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为了实现复杂自然场景中多类目标的识别与分割,本文利用条件概率模型（CM）对目标特征进行建模,融合了纹理特征、纹理环境特征和位置特征,并采用场景类别对各类目标间的相互约束关系进行建模,在此基础上研究基于场景类别的条件概率模型（sCM）在多类目标识别与分割中的应用。本文选用Oliva＆Torralba数据库对模型进行实验并与国外其他方法进行了比较。实验结果表明,该算法在多类目标识别与分割中取得很好的结果,在提高总体识别率的同时提高了物体边缘部分识别与分割的正确率,更有效地提高了视觉效果。
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