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如何在信息熵约束下进行视频的目标分割资料详细概述

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.97 MB | 2018-12-06

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　　大部分基于图论的视频分割方法往往先通过分析运动和外观信息获得先验显著性区域，然后用最小化能量模型来进一步分割，这些方法常常忽略对外观信息精细化分析，建立的目标模型对复杂场景的鲁棒性不佳。根据信息熵能够度量样本纯度，信息熵最小化和能量模型最小化具有一致的目标，提出一种信息熵约束下的视频目标分割方法。首先在经典光流法基础上结合点在多边形内部原理获得第一阶段的分割结果；然后以超像素为基本分割单元，获得均匀的运动和表现；最后在能量函数中引入信息熵约束项，构建前景背景像素标记的优化问题，通过最小化能量函数得到更精确的分割结果。在公开数据集上的实验结果表明目标模型中引入信息熵约束项能够有效提高视频目标分割的鲁棒性。

 

　　视频目标分割是把前景物体从视频背景中分离出来，是计算机视觉研究中的一个重要内容，在视频检索编辑、目标跟踪、安防监控、智能交通等领域有着广泛的运用。另一方面，视频目标分割也是其他计算机视觉如目标识别、跟踪、分类以及更高层次的语义分割理解等研究内容的基础。因此，对视频目标有效且高精度分割的研究就显得尤为重要。

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