自然圖像中的服裝分割與標注算法研究.pdf

1、電子商務(wù)的飛速發(fā)展為服裝的銷售帶來了巨大的商業(yè)價值，利用計算機視覺等技術(shù)手段對服裝圖像進行分析和處理有其實際意義。對服裝圖像的分析主要包括對圖像中服裝區(qū)域的分割以及對分割后的服裝區(qū)域進行類別的標定。
　　本文從兩個部分來對服裝圖像進行分析，首先是對圖像進行前景和背景的分割，服裝圖像中的前景更為突出、背景更為復(fù)雜多變。因此本文提出了結(jié)合行人姿態(tài)估計的基于圖論圖像分割算法，通過融入行人姿態(tài)估計的先驗信息學(xué)習(xí)高斯混合模型，從而構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖

2、，利用網(wǎng)絡(luò)流理論中的最大流/最小割算法來解決網(wǎng)絡(luò)圖中的節(jié)點的分類問題，實現(xiàn)圖像分割。行人的姿態(tài)信息不僅為圖像分割提供了初始條件，同時也為后續(xù)服裝的分類標定提供了區(qū)域相對位置信息。在得到服裝前景區(qū)域之后，將對服裝的分割與標定轉(zhuǎn)化為對圖像超像素區(qū)域的標定。因此先對服裝前景部分進行超像素分割，對分割后的超像素區(qū)域構(gòu)建概率模型，模型的構(gòu)建結(jié)合了分類模型給出超像素區(qū)域?qū)Ω鞣b類別的概率分布、區(qū)域之間的相關(guān)信息以及服裝分布的先驗概率，利用可信傳播（