【摘 要】
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文中提出了基于随机森林的图像语义分割的算法，从训练库图像中随机地采样出固定大小的窗口作为特征，通过窗口中随机的选取两个像素点的像素值对比，将这些特征量化为数值向量，这样
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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文中提出了基于随机森林的图像语义分割的算法，从训练库图像中随机地采样出固定大小的窗口作为特征，通过窗口中随机的选取两个像素点的像素值对比，将这些特征量化为数值向量，这样的向量集合被用于训练随机森林分类器。在测试阶段，以每个像素点作为中心，提取一个窗口，在这个窗口中提取一个向量集合，利用随机森林的叶子节点对这些向量分别进行投票，根据投票结果选举产生该像素点最可能的归属类别。该算法直接利用了图像低级的像素信息，而不是去计算复杂的滤波器组响应或局部描述子，这可大幅提高了算法训练和测试速度。在MSRC数据集的实验
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