一種基于CNN的視頻運動對象分割的研究.pdf

1、視頻對象分割在許多計算機視覺領(lǐng)域都能發(fā)揮作用，如視頻編碼、視頻制作和編輯、視頻檢索、視頻監(jiān)控等，有很廣闊的應用前景。視頻分割必須面臨的重要問題之一是如何解決因處理大數(shù)據(jù)量運算造成的實時性問題。CNN細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適于圖像處理的特性及其芯片高速運算的能力能為解決這個問題提供有力的幫助。如今視頻數(shù)據(jù)量日益膨脹，視頻處理的實時性要求越來越高，采用CNN的相關(guān)算法和硬件是解決這些問題的有效方案，基于CNN的視頻分割算法的研究具有廣泛的應用前景。目

2、前在美國和歐洲的一些權(quán)威研究機構(gòu)，正在致力于采用CNN對視頻分割進行研究，這是一種較新的方法，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應用方面的前沿領(lǐng)域。 本文討論了細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于視頻運動分割研究的意義，介紹了現(xiàn)有的視頻分割算法以及細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在該研究領(lǐng)域的發(fā)展動態(tài)。并介紹了圖象處理中CNN輸入與輸出的量化方法及基本思想。針對背景相對靜止的視頻序列，提出了一種基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻運動對象分割算法，完成了基于Matlab7.0實驗軟件平臺的程序設(shè)計和開發(fā)