Objektbaserad segmentering är ett utmanande ämne. De flesta av de tidigare algoritmerna fokuserade på segmentering av en enda eller en liten uppsättning objekt. I detta papper, uppnås flera klass objekt-baserad segmentering med hjälp av utseende och påse av keypoints modeller integrerade över medel-skift fläckar. Vi föreslår också en ny affin invariant deskriptor för att modellera den rumsliga relationen mellan keypoints och tillämpa den Elliptical Fourier Descriptor för att beskriva de globala formerna. Algoritmen är beräkningseffektiv och har testats för tre riktiga dataset med mindre träningsprover. Vår algoritm ger bättre resultat än andra studier som rapporterats i litteraturen.
Yang m.fl. REF implementerade en flerklassig, objektbaserad segmenteringsmetod med hjälp av utseende och Bag of Keypoints funktioner över medelskiftande fläckar.
Multiple Class Segmentation Using A Unified Framework over Mean-Shift Patches
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}