基于協(xié)同分割的多視頻目標提取算法研究.pdf

1、隨著智能手機及平板電腦等電子產(chǎn)品的普及，以及微信、微博等媒體傳播平臺的快速發(fā)展，圖像和視頻已經(jīng)越來越深入地影響人類的生活方式。其中，視頻作為最豐富的信息載體之一，在各個行業(yè)中有著廣泛應(yīng)用。隨著視頻信息的爆發(fā)式增長，如何讓計算機理解視頻場景內(nèi)容，并快速有效地提取人們所需的信息等問題變得越來越重要。其中，視頻分割作為視頻內(nèi)容分析的基本步驟，對視頻信息后期處理起到了關(guān)鍵作用，因此也受到了越來越多研究學(xué)者的關(guān)注。另外，視頻協(xié)同分割作為一項更具有

2、挑戰(zhàn)性的課題，通過視頻間的特征一致性，將視頻集合中的共同目標進行分割，極大地改善了單個視頻的分割效果。
　　本文主要圍繞視頻目標分割領(lǐng)域的一些問題進行了研究，采取合適的協(xié)同分割模型，建立視頻集合間的聯(lián)系，解決了視頻中非相關(guān)幀（幀內(nèi)不包含目標）的干擾問題，以及通過獲取具有全局一致性的目標跟蹤鏈對視頻協(xié)同分割提供可靠的先驗信息。具體的研究工作如下：
　　一，對視頻分割中所涉及的幾種關(guān)鍵技術(shù)進行了介紹，詳細介紹了后文中所采用的可能

3、目標區(qū)域生成方法，顯著性提取算法，并分別對幾種不同的方法進行了對比分析，詳細介紹了基于圖像協(xié)同的多目標搜索機制及基于光流的運動信息提取方法，為后文提出新的視頻協(xié)同分割方法提供理論基礎(chǔ)；
　　二，提出了基于目標類選取及非相關(guān)幀檢測的多視頻協(xié)同分割方法。該方法中提出首先對視頻幀生成多樣化的可能目標區(qū)域候選集，并將其聚類劃分為多個目標類別，其次構(gòu)建基于目標類的圖模型，篩選出視頻間共同包含的目標，最后采用非相關(guān)幀判別機制及圖割優(yōu)化框架，實