曹攀
- 作品数：5 被引量：7H指数：2
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- 基于正方形描述符和LSSVM的三维人脸区域标记
- 2018年
- 提出了一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法。新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成。通过最小二乘支持向量机算法(LSSVM)对其进行学习,对三维模型上所有顶点进行分类,实现了对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记。定位仿真实验中,分类准确率可达92.35%。所提描述符具有旋转、头部姿势、三维模型分辨率不变性,对模型的噪声具有鲁棒性。实验结果表明:提出的方法能有效标记三维人脸模型区域。
- 陈智董洪伟曹攀
- 关键词：语义标记三维人脸
- 一种基于支持向量机的场景标注方法
- 2017年
- 针对复杂场景中难以标注对象轮廓的问题,提出一种基于支持向量机的场景标注方法。首先采用结构森林法生成边缘概率,再运用分水岭算法将边缘概率转化成初始图像块。为避免过分分割,减少训练开支,利用UCM算法并选取适当的阈值提高图像块对轮廓的精确度,最后通过支持向量机训练分割的图像块进行场景标注。实验表明,在处理复杂的户外场景标注时,基于支持向量机的场景标注方法在像素精确度上表现良好,在对象轮廓上标注效果较好。
- 曹攀董洪伟
- 关键词：支持向量机
- 基于图像分层树的图像语义分割方法被引量：3
- 2018年
- 针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,再利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法提升了2.7%,并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法分别提升了16%和25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。
- 曹攀钱军浩陈智李肖赫
- 关键词：多尺度支持向量机
- 基于正方形切平面描述符的三维人脸区域标记被引量：1
- 2017年
- 针对目前三维人脸模型的语义标记和分割研究较少的问题,提出一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法。这种新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成。随后通过随机森林算法对其进行学习,对模型上的所有顶点进行分类,从而实现对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记。在定位仿真实验中,分类准确率可达94.46%。该描述符具有旋转、头部姿势与三维模型分辨率不变性,对模型噪声具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能有效标记三维人脸模型区域。
- 陈智董洪伟曹攀
- 关键词：语义标记三维人脸
- 基于分割块的图像语义分割方法被引量：3
- 2018年
- 针对复杂室外环境下,传统语义分割模型无法准确描述对象轮廓的问题,提出了采用结构森林法生成边缘概率,运用分水岭算法将边缘概率转化成初始割块。为避免过分分割,利用超度量轮廓图算法选取适当阈值生成分割块以获取更准确的轮廓信息,通过随机森林训练分割块,得到语义分割结果。实验结果表明:在处理复杂的语义分割任务时,基于分割块的方法在精度、鲁棒性和速率方面均具有良好表现。
- 曹攀董洪伟钱军浩
