计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2014年
11期
116-121
,共6页
自然场景理解%层次结构%森林结构%最大间隔%贪心推理%聚类
自然場景理解%層次結構%森林結構%最大間隔%貪心推理%聚類
자연장경리해%층차결구%삼림결구%최대간격%탐심추리%취류
parsing natural scenes%hierarchical structure%forest structure%max margin%greedy inference%clustering
针对自然场景理解问题，利用图像中的层次结构，提出了一种基于分层合并的图像场景理解方法。该方法通过不断合并相邻区域，直到合并出图像中的各个对象为止；最终得到一个合并森林，森林里的每棵树对应图像中的一个对象。我们设计了一个机器学习模型来描述合并过程、一种贪心推理方法来求解最优的合并森林以及一种基于最大间隔的学习方法来训练模型中的参数，同时采用分层聚类来进行参数的初始化。本文方法可以看成为图像语义理解而设计的一种深度学习方法。实验效果令人满意。
針對自然場景理解問題，利用圖像中的層次結構，提齣瞭一種基于分層閤併的圖像場景理解方法。該方法通過不斷閤併相鄰區域，直到閤併齣圖像中的各箇對象為止；最終得到一箇閤併森林，森林裏的每棵樹對應圖像中的一箇對象。我們設計瞭一箇機器學習模型來描述閤併過程、一種貪心推理方法來求解最優的閤併森林以及一種基于最大間隔的學習方法來訓練模型中的參數，同時採用分層聚類來進行參數的初始化。本文方法可以看成為圖像語義理解而設計的一種深度學習方法。實驗效果令人滿意。
침대자연장경리해문제，이용도상중적층차결구，제출료일충기우분층합병적도상장경리해방법。해방법통과불단합병상린구역，직도합병출도상중적각개대상위지；최종득도일개합병삼림，삼림리적매과수대응도상중적일개대상。아문설계료일개궤기학습모형래묘술합병과정、일충탐심추리방법래구해최우적합병삼림이급일충기우최대간격적학습방법래훈련모형중적삼수，동시채용분층취류래진행삼수적초시화。본문방법가이간성위도상어의리해이설계적일충심도학습방법。실험효과령인만의。
The goal of scene understanding is to recognize what objects in the image and where the objects are located. Hierarchical structure is commonly found in the natural scene images. This structure not only can help us to identity the objects but also how the small units interact to form the whole objects. Our algorithm is based on the level structure. We merge the neighboring segments continuously until they combined into the whole object. The result is a forest which contains several trees, one tree commonly represents one object. We introduce a machine learning model to describe the merge process, greedy inference to compute the best merge trees, and the max margin to learn the parameters. We cluster the segments features to initialize the parameter. The experiment result could be accepted.
