bachelor's thesis
Aleksandar Dimitriev (Avtor), Matej Kristan (Mentor)

Povzetek

A Markov random field based autonomous image segmentation

Ključne besede

segmentation;support vector machines;SVM;Markov random field;MRF;unsupervised learning;computer science;computer and information science;diploma;

Podatki

Jezik: Angleški jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [A. Dimitriev]
UDK: 004.932(043.2)
COBISS: 1536081859 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 79
Št. prenosov: 10
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Slovenski jezik
Sekundarni naslov: Avtonomna segmentacija slik z Markovim slučajnim poljem
Sekundarni povzetek: Segmentacija slik je zelo raziskovano področje, za katero so na voljo številni algoritmi. Naš cilj je segmentacija slike s pomočjo superpikslov na več skladnih delov in na nenadzorovan način. Da bi to dosegli, predlagamo iterativni segmentacijski algoritem. Algoritem predstavlja sliko kot slučajno polje Markova (MRF), katerega vozlišča so superpiksli, ki imajo barvne in teksturne atribute. Superpikslom dodelimo oznake na podlagi njihovih atributov s pomočjo metode podpornih vektorjev (SVM) in že omenjenega MRF in iterativno zmanjšujemo število segmentov. Negotovo segmentacijo po vsaki iteraciji se izboljšuje in rezultat je segmentacija slike na več semantično smiselnih delov, brez pomoči uporabnika. Algoritem je bil testiran na segmentacijsko podatkovno bazo in F ocene so podobne najsodobnejšim algoritmom. Glede fragmentacije slike naš pristop bistveno prekosi stanje tehnike z zmanjšanjem števila segmentov, iz katerih je sestavljen predmet zanimanja.
Sekundarne ključne besede: segmentacija;metoda podpornih vektorjev;SVM;slučajno polje Markova;MRF;nenadzorovano učenje;računalništvo;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;
Vrsta datoteke: application/pdf
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 54 str.
ID: 8739439