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Semantic Image Segmentation Based on Spatial Context Relations

机译:基于空间上下文关系的语义图像分割

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摘要

In this paper, the semantic image segmentation framework based on spatial context relations is proposed. First, the knowledge representation scheme of an image is introduced, which include fuzzy ontology structure and spatial context relations. For the purpose of the initial labeling of segmented regions, the multiclass fuzzy Support Vector Machine (multi-FSVM) is employed. A new image segmentation algorithm with high-level semantics is proposed, which is based on spatial context relations. At last, the experimental results are illustrated, and the advantage of the proposed image segmentation method is discussed.
机译:本文提出了基于空间上下文关系的语义图像分割框架。 首先,引入了图像的知识表示方案,包括模糊本体结构和空间上下文关系。 出于分段区域的初始标记,采用多字母模糊支持向量机(多FSVM)。 提出了一种具有高级语义的新图像分割算法,其基于空间上下文关系。 最后,说明了实验结果,并且讨论了所提出的图像分割方法的优点。

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