基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法

来源：计算机工程与应用杂志2017年第18期北京时间：

作者：黄冬艳，刘 骊，付晓东，黄青松

单位：昆明理工大学 云南省计算机技术应用重点实验室，信息工程与自动化学院 计算机科学系，昆明 650500

摘要：针对目前服装图像分割准确率低的问题，提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤：超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播，并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割，并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明，该方法能够高准确率地分割出服装图像。

关键词：联合分割,方向梯度直方图（HOG）特征,超像素组合,模范支持向量机（E-SVM）分类器,分割传播