【摘 要】
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由于发型、头部姿势、服装、遮挡等现象的多样性,人脸图像分割一直是一个具有挑战性的课题。为了提高复杂背景图像的人脸分割正确性,提出了一种基于多特征融合条件随机场(CRF
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室,中国科学院重庆绿色智能技术研究院智能多媒体技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61301221);上海市教育委员会科研创新基金(12YZ007);重庆市科委重点(cstc2013yykfB0233);浙江磊学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1101)资助项目
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由于发型、头部姿势、服装、遮挡等现象的多样性,人脸图像分割一直是一个具有挑战性的课题。为了提高复杂背景图像的人脸分割正确性,提出了一种基于多特征融合条件随机场(CRFs)的方法。该模型建立在图模型上,图中的每一个节点对应一个超像素,每一条边缘则连接一对相邻的超像素。使用颜色和纹理特征定义节点的能量函数(一元能量函数),使用位置信息和相邻超像素之间的差异定义边缘的能量函数(二元能量函数)。分割是通过条件随机场融合节点能量函数和边缘能量函数推理而得。考察了该模型在2个无约束人脸数据库上的分割性能,实验结果表明该方法可以有效地从复杂人脸图像中分割出面部皮肤、头发和背景区域。
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