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文檔簡介
1、視頻前景對象分割指的是從連續(xù)視頻幀中準(zhǔn)確地分離出特定的運(yùn)動物體?,F(xiàn)在前景物體分割算法的研究已取得了很大的進(jìn)展,出現(xiàn)了不少著名的算法。近幾年,視頻分割在視頻檢索、視頻分析和理解、視頻分類和總結(jié)等領(lǐng)域有很大的應(yīng)用價值,越來越受到研究者的重視。
傳統(tǒng)的視頻分割方法主要是低層次的基于像素的分割,結(jié)果可能會導(dǎo)致過度分割。在本文中,我們利用了高層次的語義信息,提出了一個物體級別的非監(jiān)督的視頻前景圖像分割算法。非監(jiān)督的視頻分割在沒有任何先驗(yàn)
2、知識的情況下,自動的分割視頻的前景對象。本文方法首先產(chǎn)生了很多近似物體的區(qū)域作為分割的候選集,然后基于連續(xù)幀的光流之間的映射關(guān)系,把視頻分割問題轉(zhuǎn)化成了如何在圖模型中選擇最相關(guān)區(qū)域的問題。本文使用了最短路徑算法,從而能得到全局最優(yōu)解。為了使結(jié)果更加精確,本文引入了一個全局的前景模型,對選擇區(qū)域進(jìn)行約束。最后,可以利用選出的候選區(qū)域,對各幀圖像進(jìn)行像素級別的分割,得到視頻分割的精確結(jié)果。通過在幾個測試數(shù)據(jù)集的視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文方法
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