基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割

提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

基于边界归类的新闻视频故事分割算法

为有效组织和浏览新闻视频,提出了一种基于边界归类的新闻视频故事分割算法.该算法视镜头边界为候选故事边界,并定义新闻基本处理单元划分新闻视频.算法分为新闻基本处理单元的获取和新闻基本处理单元分析两部分.前者采用镜头分割和镜头标定对原始视频进行合理划分,获取基本处理单元边界,有效缩小故事边界判定范围;后者对基本处理单元内的字幕文本进行分析,实现了字幕文本分类和主题字幕相似性比较,并结合静音特征,从音视频两方面判定故事边界,得到最终的分割结果.实验结果表明,该算法能有效描述新闻故事边界,准确分割新闻故事单元,实现对新闻视频的语义划分,为新闻视频检索、导航等应用提供前期辅助.     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法:根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法.利用该方法对384像素×288像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度.     

基于图割框架下视频目标的自动实时提取算法

提出了一种在图割框架下自动实时的前景目标提取算法.通过混合高斯背景建模与基于颜色和局部表观的阴影判别相融合的方法,设置能量函数的数据项,并基于局部二值模型算子构建能量函数的平滑项.利用动态的图割算法,求取目标函数极值,实现视频目标的自动提取.在不同视频上对提出的分割算法进行性能测试,结果表明算法具有较好的分割性能且计算复杂度较低.     

一种基于区域选择的视频对象分割算法

视频对象分割对于行动识别和视频检索等领域具有重要作用。针对现有方案的不足,提出一种新的视频对象分割算法。首先,基于物质度构建出视频主要对象的区域图,然后,视频对象的区域选择被建模为区域图中最大权重派系的寻找问题,为了避免不合理的区域选择所导致的无法求解问题,对同一派系的区域引入两种互斥约束:帧内约束和帧间约束,最后提出了一种新的最大权重派系(MWC)算法来计算满足约束条件的最大加权派系,从而实现视频对象的精确分割。将本文算法用于SegTrack数据库中的多个高难度基准视频进行测试,实验结果表明,本文算法能够实现每帧视频主要对象检测和分割自动化,且分割误差也要明显小于已有的算法。     

一种融合分层信息熵的MRF视频运动前景分割算法

针对视频图像中相邻像素的相关性对前景分割的影响问题,提出了一种以熵图像为纽带的分层马尔可夫随机场(MRF)视频运动前景分割算法.通过图像像素层和信息层构建自适应像素模型和动态光滑模型,增强了视频图像中邻域像素的空间一致性和时间连续性.然后在马尔可夫模型的框架下,采用多环置信度传播算法求解最大后验概率估计,提高视频运动前景分割的质量.实验结果表明该方法能够在不同的视频图像序列条件下完成对运动前景的有效分割.     

一种“时-空”域自动视频分割算法

为了进行基于对象的视频编码,视频图像往往需要被分割成单独的个体.提出了一种从时域到空域的自动视频分割算法.在时间域阶段,通过对相邻两帧变化部分的检测,找到运动目标的初步定位.在空间域阶段,采用预测分水岭算法对运动目标进行精确定位.两种方法互相补充,互相增强.另外为了解决分水岭的过分割问题,算法在小波变换后的图像上进行.实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,而且计算时间少,分割的结果具有更准确的语义信息和实用性.     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

利用Kalman滤波的视频运动目标跟踪

提出一种基于kalman滤波的视频运动目标跟踪算法,首先对视频运动目标进行分割,求出运动目标的形心,再利用视频运动目标的形心所在宏块的运动矢量信息,用kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象.实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性.     

基于双帧图模型的视频物体分割

通过将空间及时序信息有效结合, 提出基于双帧图模型的单目视频物体分割算法。首先, 通过手工交互得到初始帧的分割, 并据此训练获取前景物体及背景的颜色模型。然后, 利用双帧图模型融合当前帧的颜色信息以及由颜色差得到的空间和时序约束。根据观测到的颜色差异与物体运动的线性关系, 提出运动自适应的时序约束因子, 它能够随视频中物体运动变化自适应地调节。最后, 通过二值图割法计算当前帧的分割结果并更新颜色模型。利用双帧图模型可循序地对视频中的下一帧进行分割。实验结果证实, 提出的自适应时序约束因子可以提高物体分割结果的准确性和时序一致性, 量化指标表明此算法在视频物体分割中可获得更优结果。     

一种基于对象跟踪的视频分割算法

在新一代MPEG-4视频编码标准中,为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用,视频分割成为关键技术之一,而半自动的视频分割是常用而且比较精确的一种分割方法.本文提出一种基于对象跟踪的半自动视频分割算法.该算法在用户的参与下,基于图像的时空信息,进行视频对象(VOP)的分割.实验结果表明,该算法能够较精确地连续分割出视频对象.     

基于视差和变化检测的立体视频对象分割

立体视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.该文提出了一种融合多种信息的立体视频对象分割算法,首先采用基于边缘特征约束的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对视频对象进行了初始分割,在此基础上结合帧间变化检测的信息对视差分割结果进行修正.实验结果表明,本算法对有重叠的多对象具有良好的分割效果,得到了较精确的视频对象.     

基于动静背景下的视频对象自适应提取算法

在MPEG-4标准中提出了VOP(Video Object Planes)的概念,可以通过VOP实现基于内容的操作。这样,从场景中自动地分割出视频对象就成为基于对象视频编码的先决条件。为此,提出一种基于动静背景下的视频对象自适应提取算法。该算法可以自动提取动态背景、静态背景,也可以在视频序列中出现背景和对象都停止变化时实现视频对象的提取。同时,该算法引入了视频前景和背景预处理,克服了由于视频图像对比度低造成的提取出的部分视频对象轮廓不完整的问题。     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

体育视频中基于语义推理的事件检测方法

为了对视频内容进行语义级别的事件分析和索引 ,进一步满足用户访问大规模体育视频库的需求 ,提出一种 3层次的视频语义推理方案。在最底层 ,提取视频特征 ,并提出一种视频语义片段自动分割算法 ;在第二层 ,把各语义片段映射到语义概念 ;在最高层 ,建立视频语义事件的有限状态自动机模型 ,进行事件推理和识别。实验结果表明 ,该方案可以有效地进行视频事件识别 ,检测的精度和速度都可以得到很好的保证