首页> 外文学位 >Self-organizing approach to learn a level-set function for object segmentation in complex background environments

【24h】

Self-organizing approach to learn a level-set function for object segmentation in complex background environments

机译：自组织方法，用于学习用于复杂背景环境中的对象细分的水平集功能

获取原文

获取原文并翻译 | 示例

页面导航

著录项
相似文献
相关主题

著录项

作者
Albalooshi, Fatema A.;
展开▼
作者单位

University of Dayton;

展开▼
授予单位 University of Dayton;
学科
学位 Dr.Ph.
年度 2015
页码 110 p.
总页数 110
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. A Parametric Level-Set Approach to Simultaneous Object Identification and Background Reconstruction for Dual-Energy Computed Tomography [J] . Semerci O. Image Processing, IEEE Transactions on . 2012,第5期

机译：用于双能计算机断层扫描的同时目标识别和背景重建的参数水平集方法
2. Using self-organizing maps to learn geometric hash functions for model-based object recognition [J] . Bebis G., Georgiopoulos M. IEEE Transactions on Neural Networks . 1998,第3期

机译：使用自组织图学习几何哈希函数以基于模型的对象识别
3. Object Segmentation in Images with Complex Background and Morphology in the Example of Pore Segmentation on Microfiltration Membranes [J] . A. V. Tsvetkov Pattern recognition and image analysis: advances in mathematical theory and applications in the USSR . 2011,第3期

机译：具有复杂背景和形态的图像中的对象分割，例如微滤膜上的孔分割
4. Self-organizing retinotopic maps applied to background modeling for dynamic object segmentation in video sequences [C] . Ramirez-Quintana Juan A., Chacon-Murguia Mario I. International Joint Conference on Neural Networks . 2013

机译：自组织的视网膜视位图应用于视频序列中动态对象分割的背景建模
5. Development of a unified probabilistic framework for segmentation and recognition of semi-rigid objects in complex backgrounds via deformable shape models. [D] . Gleason, Shaun Scott. 2001

机译：开发统一的概率框架，通过可变形的形状模型对复杂背景中的半刚性对象进行分割和识别。
6. Stereo Imaging Using Hardwired Self-Organizing Object Segmentation [O] . Ching-Han Chen, Guan-Wei Lan, Ching-Yi Chen, 2020

机译：使用硬连线自组织对象分段的立体声成像
7. Segmentation of Moving Object Using Background Subtraction Method in Complex Environments [O] . Kumar, S., Yadav, J. S. 2016

机译：复杂环境下背景减法的运动目标分割
8. Semantic Segmentation of Urban Environments into Object and Background Categories [R] . Lerma, C C, Kosecka, J 2013

机译：城市环境的语义分割为对象和背景分类

Self-organizing approach to learn a level-set function for object segmentation in complex background environments

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅