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摘要
人体图像分割作为人体行为理解和分析的基础,对分割的准确度及实时性都有较高的要求,目前人体图像分割的方法大多只能保证其中一项指标,使得人体图像分割在实际应用上受到很大的限制.本文在深度卷积神经网络的基础上结合反卷积神经网络,提出一种简单有效的基于深度学习的人体图像分割方案.百度人体图像分割数据库上的实验表明,该方法的重叠率为88.77%,单张图片分割耗时为60.7ms.在重叠率和实时性上获得了比较好的平衡,人体图像分割的效果有较大提升,显示出较好的实用价值.
- 出版日期2017
- 单位上海工程技术大学
