視頻目標(biāo)的無監(jiān)督分割方法研究.pdf

1、近年來，海量視頻數(shù)據(jù)的出現(xiàn)給視頻存儲(chǔ)以及視頻內(nèi)容分析帶來較大的挑戰(zhàn)。在視頻內(nèi)容分析中，目標(biāo)通常是我們關(guān)注和研究的重點(diǎn)，如何將這些感興趣的目標(biāo)從背景中分離出來，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要的課題，有著較大的研究和應(yīng)用價(jià)值，如在姿態(tài)識(shí)別，視頻檢索，以及視頻摘要等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。然而，如何自動(dòng)地發(fā)掘出視頻中感興趣的目標(biāo)，并對(duì)此目標(biāo)進(jìn)行精確的分割是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)的問題。同時(shí)，為了滿足視頻大數(shù)據(jù)的快速處理需求，實(shí)現(xiàn)一種快速的目標(biāo)分割方法是非常

2、有必要的。為此，本文提出了兩種不同的融合目標(biāo)外觀特征與運(yùn)動(dòng)特征的無監(jiān)督在線目標(biāo)分割算法，并給出了一個(gè)加速算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的快速分割。
　　本文工作的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新如下:
　　1)提出一種融合外觀與運(yùn)動(dòng)特征的目標(biāo)分割方法。該方法結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)邊緣，以及目標(biāo)的外觀邊緣對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初始化，然后分別估計(jì)出目標(biāo)和背景的高斯混合模型，并結(jié)合目標(biāo)位置先驗(yàn)以及時(shí)空的平滑項(xiàng)建立馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型，最后用圖割方法進(jìn)行目標(biāo)的準(zhǔn)確分割。<

3、br>　　2)提出一種基于保邊濾波的顯著目標(biāo)分割方法。該方法將目標(biāo)的外觀特征與運(yùn)動(dòng)特征融合到能量最小化的框架下，自動(dòng)地發(fā)掘出視頻中顯著的目標(biāo)，并在保邊濾波的作用下保持目標(biāo)良好的邊界信息，由此得到較為準(zhǔn)確的目標(biāo)初始化結(jié)果，并在此基礎(chǔ)上對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確分割。
　　3)一種快速的在線目標(biāo)分割方法，通過利用梯度驅(qū)動(dòng)下采樣和局部多點(diǎn)交叉濾波CLMF的加速算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行快速分割，并實(shí)現(xiàn)了在線的目標(biāo)分割方法。該方法先通過保留滑動(dòng)窗口中最大的梯度信