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基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取方法
陈凯星, 刘赟, 王金海, 袁玉波
计算机应用
2017, 37 (11):
3231-3237.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3231
针对无监督或全自动前景提取这一技术难点问题，提出了一种基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取（GFO）方法。首先，利用高斯变差提取图像中的相对重要区域，定义为候选种子前景；之后，利用原始图像和候选种子前景的边沿信息，根据连通性和凸球原则生成前景目标区域轮廓，称之为星凸轮廓；最后，构造适应性函数，选择种子前景，利用选择、交叉及变异的遗传机制，得到精确且有效的最终前景。在Achanta数据库和多个视频上的实验结果表明，GFO方法的性能优于已有的基于高斯变差的自动前景提取（FMDOG）方法，且在识别的准确率、召回率以及
F
β指标上都取得了较好的抽取效果。
参考文献 |
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