面向多种场景的视频对象自动分割算法

• 作者: 余欣纬 柯余洋 熊焰 黄文超
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 视频对象分割 光流 图割 测地显著性 混合高斯模型
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 152-158
• 页数: 7页
• 字数: 6645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006044

摘要

针对当前应用于视频对象分割的图割方法容易在复杂环境、镜头移动、光照不稳定等场景下鲁棒性不佳的问题,提出了结合光流和图割的视频对象分割算法.主要思路是通过分析前景对象的运动信息,得到单帧图像上前景区域的先验知识,从而改善分割结果.论文首先通过光流场采集视频中动作信息,并提取出前景对象先验区域,然后结合前景和背景先验区域建立图割模型,实现前景对象分割.最后为提高算法在不同场景下的鲁棒性,本文改进了传统的测地显著性模型,并基于视频本征的时域平滑性,提出了基于混合高斯模型的动态位置模型优化机制.在两个标准数据集上的实验结果表明,所提算法与当前其他视频对象分割算法相比,降低了分割结果的错误率,有效提高了在多种场景下的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊焰	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	82	648	12.0	21.0
2	黄文超	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	12	34	3.0	5.0
3	余欣纬	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	柯余洋	合肥学院计算机科学与技术系	1	0	0.0	0.0