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基于Gabor特征与卷积神经网络的人体轮廓提取 被引量：11
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作者 王林 董楠 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期89-95,共7页
为解决传统方法无法精确分割单幅图像中人体轮廓的问题,提出一种将Gabor小波特征与卷积神经网络结合的人体轮廓提取方法。首先计算人体图像8个方向的Gabor特征,并将计算结果传入改进的卷积神经网络进行人物模型训练;再将待测图像计算Ga... 为解决传统方法无法精确分割单幅图像中人体轮廓的问题,提出一种将Gabor小波特征与卷积神经网络结合的人体轮廓提取方法。首先计算人体图像8个方向的Gabor特征,并将计算结果传入改进的卷积神经网络进行人物模型训练;再将待测图像计算Gabor特征后传入人物模型进行检测,从而输出人物掩膜;对掩膜进行形态学处理并同原图像进行相与操作,最终得到人体轮廓。经VOC2012数据集上测试,该人体轮廓提取方法的准确度高达96%。实验结果表明,通过将传统特征提取方法与深度学习的特征学习方法相结合,不但提高了特征学习的速度还提高了检测的准确度。 展开更多
关键词 人体轮廓提取 GABOR特征 卷积神经网络 图像处理 深度学习 voc2012数据集
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