基于最短路徑的視頻前景分割.pdf

1、視頻前景對象分割指的是從連續(xù)視頻幀中準確地分離出特定的運動物體?，F(xiàn)在前景物體分割算法的研究已取得了很大的進展，出現(xiàn)了不少著名的算法。近幾年，視頻分割在視頻檢索、視頻分析和理解、視頻分類和總結等領域有很大的應用價值，越來越受到研究者的重視。
　　傳統(tǒng)的視頻分割方法主要是低層次的基于像素的分割，結果可能會導致過度分割。在本文中，我們利用了高層次的語義信息，提出了一個物體級別的非監(jiān)督的視頻前景圖像分割算法。非監(jiān)督的視頻分割在沒有任何先驗

2、知識的情況下，自動的分割視頻的前景對象。本文方法首先產生了很多近似物體的區(qū)域作為分割的候選集，然后基于連續(xù)幀的光流之間的映射關系，把視頻分割問題轉化成了如何在圖模型中選擇最相關區(qū)域的問題。本文使用了最短路徑算法，從而能得到全局最優(yōu)解。為了使結果更加精確，本文引入了一個全局的前景模型，對選擇區(qū)域進行約束。最后，可以利用選出的候選區(qū)域，對各幀圖像進行像素級別的分割，得到視頻分割的精確結果。通過在幾個測試數(shù)據(jù)集的視頻進行實驗，結果表明本文方法