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题名动态外观模型和高阶能量的双边视频目标分割方法
被引量：4
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作者
田颖
桂彦
熊达铭
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第12期2108-2121,共14页
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基金
国家自然科学基金,Nos.61402053,61602059,61772087,61802031
湖南省自然科学基金,Nos.2016JJ2005,2017JJ3334,2019JJ50666
湖南省教育厅科学研究项目,Nos.16C0046,16A008。
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文摘
针对复杂场景下视频目标分割质量不佳和时间效率低下的问题,提出了一种动态外观模型和高阶能量的双边视频目标分割方法,将视频目标分割转换为基于双边网格单元的马尔可夫随机场(MRF)模型求解问题。首先将带关键帧标记的视频序列映射至高维的双边网格,极大地减少待处理的数据。然后以非空网格单元作为图的结点并构建图割优化模型,其关键在于定义了具有置信度判别的动态外观模型,并在能量函数中引入鲁棒的高阶能量项。最后利用最大流/最小割算法进行全局优化求解,为视频像素点分配二值标签,最终获得高质量的视频目标分割结果。采用DAVIS 2016和SegTrack v2数据的实验结果表明,该方法在提供少量用户交互的情况下,不仅能在处理具有复杂场景的视频时获得理想的视频目标分割结果,而且还能显著提高视频目标分割的时间效率。
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关键词
视频目标分割
双边空间
双边网格
置信动态外观模型
高阶能量项
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Keywords
video object segmentation
bilateral space
bilateral grid
confidence-based dynamic appearance model
higher-order energy potential
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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