【摘 要】
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针对图模型在推导和参数估计中时间复杂度较高的问题，在条件随机场（CRF）中引入了超像素的概念，提出了一种基于超像素的CRF图像分类方法。该方法首先通过均值漂移算法将图像过分割
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41171338);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(GK200902015);陕西师范大学青年科技项目(201001003)
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针对图模型在推导和参数估计中时间复杂度较高的问题，在条件随机场（CRF）中引入了超像素的概念，提出了一种基于超像素的CRF图像分类方法。该方法首先通过均值漂移算法将图像过分割成小的均匀区域（称为超像素），然后以超像素为节点、空间相邻的节点以边连接建立图模型，给出了相应的CRF的定义，实现了模型的参数估计和推导。实验结果表明，基于超像素的CRF模型在得到较好分类结果的同时，极大地缩短了运行时间，提高了效率。
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