info@panadisplay.com
Istraživanje statusa aplikacije Super Pixel

Istraživanje statusa aplikacije Super Pixel

Nov 17, 2017

Koncept super piksela najranijeg vremena 2003. godine, Ren i sur, alpejavanje super piksela za izdvajanje percepcije slike u značajnim područjima, može se upotrijebiti za zamjenu krute strukture piksela piksela, koristeći super piksel umjesto piksela, može ubrzati postojeći algoritam temeljen na pikselu kako bi se poboljšali neki od rezultata posljednjih 10 godina.


Studija o super pikselu koja se brzo razvija u zemlji i inozemstvu, postala je ključna tehnologija u području istraživanja računalnih vida za mnoge primjene u segmentaciji slike, mnogi postojeći algoritam segmentacije temeljen na teoriji grafikona, kao što je Ncut, njegov će se trošak povećati kao čvorova na grafikonu i postati skup, jer će ovaj algoritam ograničiti veličinu veličine slike za neke specifične aplikacije, kao što su elektronske mikrografije mitohondrijske segmentacije, veličina slike je velika, segmentacija slike temeljena na pikselnoj mreži vrlo je teška piksele slike oko agregacije super piksela koristeći SLIC algoritam, a zatim svaki piksel kao svaki čvor na grafikonu kako bi se postigla segmentacija slike, može učinkovito smanjiti složenost slike, segmentacija postaje lako rukovati.


Kao što je prikazano na slici 11, koristeći metodu SLIC supervoksa, velika 3D segmentacija slike na milijarde piksela, a algoritam je slabe kompleksnosti, smanjuje zahtjeve memorije, može značajno poboljšati performanse Kohli i sur. Da biste riješili problem kako će volja pripadati istom segmentu fragmentacije segmenta s istim problemom objekta.

5.jpg

U procjeni ljudske poze, Mori et al. Najprije slika je podijeljena na blokove super piksela ili veće, prepoznaje i lociraju konture zglobova i udova ljudskog tijela, a zatim se svi dijelovi tijela kombiniraju s Mori prekomjernim segmentiranjem super piksela, poboljšavaju traženi uzorak na slici učinkovitost i točnost, te u statičkim slikama u procjeni ljudske pozicije postižu se dobri rezultati, kao što je prikazano na slici 12.

6.jpg

U području ciljnog praćenja, Wang et al. Predložio je algoritam za praćenje objekta koji koristi hiperpiksel za ekstrakciju informacija o objektnoj strukturi iz perspektive vizije srednje razine.


Koriste dispečerski model pojavljivanja super piksela kako bi alat za praćenje razlikovao cilj i pozadinu kroz linijski kabel srednje razine. Zatim se zadatak praćenja pretvara u izračun ciljanog vrijednosti povjerenja u pozadini, a najbolji rezultat kandidata dobiva se maksimalnom naknadnom procjenom.


Algoritam za praćenje može se učinkovito baviti deformacijom, ciljanim praćenjem okluzije i okluzije, kao što je prikazano na slici 13 Zhou et al. Predloženi algoritam za određivanje razine vožnje super piksela, definicija brzinske funkcije za hvatanje korelacije između super piksela ili cilja i pozadine, algoritam ima dobru robusnost i visoku učinkovitost Liua koji ostvaruje praćenje više vozila u stvarnom svijetu u prometu , semantički podaci se unose u super piksel, učinkovito rješavaju problem okluzije i česti križ različitih vozila.


Wang et al. Istražili smo problem ciljnog praćenja istraživanjem super piksela na temelju vizualnih informacija oko cilja i predložio je model izgleda koji se sastoji od nekoliko komponenti

Algoritam je bolji od ostalih algoritama u slučaju deformacije objekta i okluzije

7.jpg

Također se može koristiti u drugim aspektima zadatka za obradu slike super piksela, Gu et al. Super pikseli koji se upotrebljavaju u klasifikaciji scene slike, segmentacija slike za blokove super piksela i ekstrakcija SIFT slike, formiranje kontekstualnog vizualnog deskriptora, a zatim upotrijebiti prostor u Pyramidu da bi predstavio sliku i klasifikacijsku metodu.


Tighe i sur. Primijenjena je superparazitna komponenta za analizu komponenti scene i predložila je jednostavnu, neparametarsku i učinkovitu metodu analize slike. Fulkerson i sur. Objasnio je metodu pronalaženja ciljane klase i segmentiranja pomoću super piksela na slici. Njihovi eksperimentalni rezultati na skupovima podataka Graz-02 i PASCAL VOC 2007 mnogo su bolji od mnogih postojećih metoda segmentacije slike.