全局显著结构主导下的知觉编组算法

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fallleaf

【摘要】

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提出一种建立在可靠的全局线索基础上的编组算法．编组线索为反映全局显著结构的拓扑特征闭合性和平行性以及局部规律邻接性和连续性．依据概率推理选择最显著的边缘作为种子，依据

【作者】

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邹琪罗四维钟晶晶

【机构】

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北京交通大学计算机与信息技术学院

【出处】

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计算机学报

【发表日期】

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2007年11期

【关键词】

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知觉组织拓扑特征注意机制 perceptual organization topological property attention

【基金项目】

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本课题得到国家自然科学基金（60373029）和教育部博士点基金（20050004001）资助.

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提出一种建立在可靠的全局线索基础上的编组算法．编组线索为反映全局显著结构的拓扑特征闭合性和平行性以及局部规律邻接性和连续性．依据概率推理选择最显著的边缘作为种子，依据全局依赖性选择最有可能与种子属于同一编组的边缘．编组的形成中融入注意机制，一方面缩小寻优空间另一方面确定各编组被检测的顺序．在Berkley图像库上的实验表明，该算法至少具有与Ncut和mini-cut相当的准确率，特别对纹理少的图像能够有效地降低错编率与漏编率．同时由于对边缘进行编组降低了输入数据的维数，因此比Ncut和mini—cut更少

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