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题名一种应用于静态图像人体分割的显著性检测方法
被引量：2
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作者
陈佳洲
曾碧
何元烈
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机构
广东工业大学计算机学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第3期608-611,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61202267)资助
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文摘
针对人体肤色在显著性检测过程中容易被忽视,影响后期图像人体分割效果这一问题,本文提出了一种改进的显著性检测方法.首先利用超像素图分割法对图像进行分割,利用人脸检测提取肤色信息,接着将肤色信息融入到颜色独特性和颜色空间分布计算中,最后将得到的超像素显著值分配给每个像素,生成像素级显著图.在公开的数据集上选取100幅包含人物的图片进行测试,该算法取得最高95%的精确度,优于其他显著性算法,在图像人体分割实验中,可以很好地把人体和背景分开.实验结果表明,本文方法在精确率、召回率和F-测量上都优于其他方法,并且能很好地分割人体图像.
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关键词
图像人体分割
显著性检测
人脸检测
图像分割
F-测量
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Keywords
human body segmentation
salient detection
face detection
image segmentation
F-measure
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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