Vi föreslår ett nytt ramverk för efterbehandling för att förbättra förgrundssegmenteringarna med hjälp av Probabilistic Superpixel Markov Random Fields. Först omvandlar vi en given pixelbaserad segmentering till en probabilistisk superpixelrepresentation. Baserat på dessa probabilistiska superpixlar utnyttjar ett slumpmässigt fält Markov strukturell information och likheter för att förbättra segmenteringen. Vi utvärderar vår strategi för alla kategorier av Change Detection 2012 dataset. Vårt tillvägagångssätt förbättrar alla prestandamått samtidigt för åtta olika förgrundssegmenteringsalgoritmer.
REF förbättrade förgrundssegmentering genom efterbehandling baserad på superpixlar.
Improving foreground segmentations with probabilistic superpixel Markov random fields
{'venue': '2012 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'journal': '2012 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}