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Random Forests for Image Classification and Semantic Segmentation

Abstract

随着网络的普及和多媒体技术的发展,目标识别技术已成为近年来需求和研究的热点。基于随机森林的目标识别方法在计算机视觉中是一类较新的方法,该类方法能够有效的处理大数据集,具有精确度高、鲁棒性强、易于实现、计算速度快等特点。然而,国内在该类方法上的研究仍较为空白,尚未出现总结性的文章。因此,研究基于随机森林的目标识别方法的工作,不仅对计算机视觉,模式识别等领域有一定的价值,而且希望能够对国内在该类方法的发展能够起到抛砖引玉的作用。 本文关注于目标识别任务中的图像分类和语义分割,主要研究基于随机森林的图像分类和语义分割的相关技术。主要的研究工作和创新点如下: 1、介绍随机森林理论相关知识,详细的给...With the development of internet and multimedia technology, recognition technology has become a research focus. Object recognition using random forest is a new kind of approach, which can handle very large scale dataset and has characteristics such as high precision, good robustness, easy implementation and fast computation. Yet domestic in this method of study on blank and the article summary has...学位:工学硕士院系专业:信息科学与技术学院计算机科学系_计算机应用技术学号:2302009115276

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