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摘要:
为了从包含动态背景或者非平移运动前景的视频中提取完整的前景区域,提出一种视频分割算法.首先,将视频中单个像素的变化过程视为离散时间信号,运用时间轴的Gabor滤波对时域信息进行分析,将视频粗分为前景和背景;然后,运用均值漂移算法对前景和背景做颜色聚类分析,分析空域的颜色关联信息,分别建立全局颜色模型和局部颜色模型;最后,运用双重标记法提取视频前景.该算法综合考虑视频的时域信息和空域信息.在多个视频库的测试结果表明,该算法可以显著提高前景区域提取的精度,特别是对于背景动态变化或者前景发生非平移运动的视频.
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文献信息
篇名 基于时空分析的视频前景提取
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 前景提取 Gabor滤波 均值漂移 颜色模型 双重标记
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 582-590
页数 分类号 TP391.4
字数 7225字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闵华清 华南理工大学计算机科学与工程学院 65 728 13.0 25.0
2 罗荣华 华南理工大学计算机科学与工程学院 19 463 7.0 19.0
3 朱金辉 华南理工大学计算机科学与工程学院 13 102 5.0 10.0
4 陈聪 华南理工大学计算机科学与工程学院 10 40 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
前景提取
Gabor滤波
均值漂移
颜色模型
双重标记
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导