版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、視頻分割是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)非常重要的問題,其中的視頻雙層分割在視頻監(jiān)控、物體行為分析、模式識(shí)別、物體檢測、場景識(shí)別、視頻聊天、3D電影制作等方面都有著非常廣泛的應(yīng)用。在過去的幾十年中,研究者們提出了很多的視頻雙層分割方法,這些方法往往都會(huì)有各自的局限,分割的結(jié)果或多或少的會(huì)有些錯(cuò)誤。在學(xué)術(shù)研究,尤其在商業(yè)應(yīng)用上,如何獲得一個(gè)包含雙層分割以及雙層分割錯(cuò)誤糾正模塊在內(nèi)的系統(tǒng)成為一個(gè)自然的研究趨勢。
本文主要進(jìn)行了以下兩方面技術(shù)
2、的研究與實(shí)現(xiàn):一,基于形狀先驗(yàn)在內(nèi)的多線索的魯棒視頻雙層分割系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn),本文在前人工作的基礎(chǔ)上開發(fā)出了基于簡易用戶交互的近全自動(dòng)視頻雙層分割系統(tǒng),該系統(tǒng)允許用戶自由的組合物體的顏色、形狀、運(yùn)動(dòng)和深度等信息對視頻進(jìn)行雙層分割,大大提高了視頻雙層分割系統(tǒng)的適用性以及魯棒性;二,基于形狀先驗(yàn)的視頻雙層分割的優(yōu)化后處理技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn),本文利用新穎的全局以及局部形狀匹配技術(shù),從全局前景形狀以及局部前景形狀兩個(gè)方面統(tǒng)計(jì)出來自各幀的形狀先驗(yàn),
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于先驗(yàn)形狀約束的圖像分割研究.pdf
- 基于先驗(yàn)形狀的前景分割算法研究.pdf
- 基于形狀先驗(yàn)的水平集圖像分割研究.pdf
- 基于形狀先驗(yàn)的同時(shí)分割與識(shí)別研究.pdf
- 基于形狀先驗(yàn)信息的主動(dòng)分割模型的研究.pdf
- 基于形狀先驗(yàn)的變分稀疏分割模型研究.pdf
- 基于先驗(yàn)形狀約束的SAR圖像目標(biāo)分割.pdf
- 基于先驗(yàn)形狀水平集的OCT醫(yī)學(xué)圖像分割.pdf
- 基于先驗(yàn)的分割技術(shù)及應(yīng)用.pdf
- 結(jié)合形狀先驗(yàn)的圖像分割算法及應(yīng)用研究.pdf
- 基于先驗(yàn)知識(shí)模型的乳腺超聲圖像自動(dòng)分割技術(shù)研究.pdf
- 基于圖像先驗(yàn)建模的圖像復(fù)原技術(shù)研究.pdf
- 基于先驗(yàn)信息的無源定位對抗技術(shù)研究.pdf
- 基于圖論的圖像分割技術(shù)研究.pdf
- 基于星形先驗(yàn)的圖像自動(dòng)化分割方法研究.pdf
- 基于形狀的漢畫像檢索技術(shù)研究.pdf
- 基于先驗(yàn)信息約束的水平集圖像分割方法研究.pdf
- 基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)圖像分割算法研究.pdf
- 基于時(shí)空聯(lián)合分割框架的視頻對象分割技術(shù)研究.pdf
- 結(jié)合顏色、紋理和先驗(yàn)形狀的車輛檢測技術(shù)的研究.pdf
評論
0/150
提交評論