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摄相机运动识别及视频分割的组合检测新方法

针对视频镜头分割处理的需求,提出了一种综合运动参数曲线法.它以由压缩域视频流中运动信息估计出的摄像机运动参数为基础,对视频流进行基于内容的分析.该方法的特点是在对视频流处理中将摄像机的运动识别与视频分割问题综合考虑,在求取帧间摄像  (本文共5页) 阅读全文>>

《福建电脑》2006年11期
福建电脑

几种视频分割技术的比较研究

视频分割技术作为基于内容的视频分析与检索技术的首要问题成为当前视...  (本文共2页) 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

高维可视信号的结构化处理

可视信号(包括图像、视频、光场等)因其高维特性以及受光照、背景噪声、尺度变化和非刚性形变等因素的影响,相比传统低维信号(如雷达信号、声音信号等)呈现更复杂的变化和更抽象的含义。针对高维可视信号的认知问题,本文将复杂的研究对象分解为多个相对简单和稳定的视觉单元进行结构化表示,并利用结构化预测的方法探索视觉单元的内在联系并联合建模。从低层视觉认知到高层视觉认知,本文针对样例、物体、场景和配文图像四类视觉对象,从姿态、部件、语义元素和认知概念四个方面对它们进行结构化表示,并通过直推式学习、核方法、多任务学习和概率图模型四种方法进行结构化预测,应用于视频分割、物体识别、场景分类和图像理解任务。本文介绍了一种直推式多分量视频分割算法,用于在视频序列中分割出预定义的感兴趣物体样例。借鉴图像协同分割的核心思想,本文提出的视频分割方法通过同时最大化帧间前景相似性并最小化帧内前景-背景相似性的方式联合分割多帧视频图像。本文提出的视频分割方法利用有...  (本文共150页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于深度学习的多粒度分析视频分割技术

视频分割的目的是从充满噪声背景中分离出感兴趣的目标物体,并已经在计算机视觉领域得到广泛的应用,如三维重建,视频摘要等。近十年来,人们提出了许多和概率图模型相关的算法,例如马尔科夫随机场(MRF)和条件随机场(CRF),用来估计每个像素或超像素的目标动作。尽管这些算法在多个数据集中表现良好,但视频分割仍面临两个主要挑战。首先,当利用图模型计算像素或超像素级别的时间一致性时,连续帧之间经常存在错误配对。例如,超像素算法使用每个帧的超像素对时间一致性进行建模,而超像素不匹配造成的不准确性不可避免地被逐帧迭代,最终导致视频分割算法的失败。我们还注意到,跨越几个帧开发超像素模型在计算上效率非常低下。其次,由于视觉追踪算法输出为矩形的跟踪框,估计的目标对象的运动通常包含嘈杂的背景,而这些跟踪框常常不能完全紧密的包围物体。视频跟踪的最新进展对视觉分割几乎没有什么帮助。为了解决这些挑战,我们提出了一种将多示例学习(MIL)算法应用于视频分割的空...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

北方工业大学
北方工业大学

基于深度学习的视频实时分割技术研究

视频分割是图像处理与计算机视觉领域的热点问题,是研究如何将视频中感兴趣的区域分离出来的理论和技术,在身份识别、智能监控等领域有着广泛的应用。深度学习在目标检测以及目标分割方面,相比于传统算法无论是精度还是速度都有着很大的优势。所以,基于深度学习的视频分割理论的研究具有重要意义。现代社会对手机、平板电脑等便携设备的拍摄需求越发提高,阵列相机具有更好的发展前景。本文采用3×3排列的微阵列相机来获取图像,微阵列相机比传统相机具有更宽的视野,包含更多的图像细节,而且镜头间快门时间间隔短,可以获得时间连续性更好的图像。本文基于当前的深度学习视频分割算法进行实验研究,使用目标检测和目标分割算法结合的方式完成视频分割。单目标多窗口检测器算法(Single Shot MultiBox Detector,SSD)相比于其他深度学习目标检测算法在速度以及精度方面具有优势,但是SSD算法的复杂度较高。所以本文致力于优化SSD算法,进一步提高该算法的精...  (本文共51页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

基于强目标约束视频显著性的视频分割方法研究

视频分割是指依据视频的低级或高级特征进行分析,并按照一定的分割准则提取出视频中的感兴趣区域。随着互联网技术的发展,计算机视觉相关的技术得到了极速的发展,而视频分割作为视频处理技术中的经典方法也被广泛应用到各个领域中,视频分割结果的准确性对计算机视觉更高层问题(如视频分析与理解等)有直接影响。针对视频分割问题,本文提出了一种基于强目标约束视频显著性的视频分割方法。为了能够快速有效地提取出视频中的显著性区域,本文提出在图像显著性的假设下,引入由前景位置、尺度及颜色相结合的强目标约束,进而计算得到视频显著性结果。在目标信息计算环节,本文使用已执行的分割结果计算了目标的估计颜色模型;同时,本文提出了以运动信息修正视频跟踪结果的目标定位策略。根据视频显著性结果,本文计算了视频前景目标的先验信息并使用先验信息计算了视频前景目标的颜色模型。本文以目标颜色模型为基础建立了视频分割框架。考虑到视频分割中数据量往往较大的问题,本文采用超像素代替像素...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>