【摘 要】
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提出了一种基于图的半监督学习检测深度图像中遮挡边界的方法。该方法首先获取已标记的像素点和待检测深度图像中的像素点作为顶点构建连通无向图，其次提取无向图中各像素点的
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379065);河北省自然科学基金(F2014203119)
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提出了一种基于图的半监督学习检测深度图像中遮挡边界的方法。该方法首先获取已标记的像素点和待检测深度图像中的像素点作为顶点构建连通无向图，其次提取无向图中各像素点的最大深度差特征和八邻域有效深度差之和特征组成特征向量，根据像素点的特征向量计算无向图中顶点之间的相似性并将该相似性作为无向图中对应边的权值，然后根据图的半监督学习思想判断无向图中待检测像素点是否为遮挡边界点，最后可视化遮挡边界点得到深度图像中的遮挡边界。实验结果表明，所提方法尽管只需少量的标记样本，但在准确性上却同已有基于监督学习的方法相当。
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