人体前景分割作为人物行为分析理解与背景编辑替换的必要前提,对于分割准确度特别是边缘分割准确度有着极高的要求。针对目前大多数人体分割算法存在的假阳性率偏高问题,论文提出了一种新颖的人体前景分割算法。该算法以主流神经网络作为预分割算法,引入边缘矫正通道,对错误分割背景进行过滤。该算法在Supervise.ly开源人体分割数据集上进行仿真,分割重叠率为91.98%,假阳性率为4.88%,分割效果极佳,具有较高的科研价值与市场前景。
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