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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何在信息熵約束下進行視頻的目標分割資料詳細概述

      如何在信息熵約束下進行視頻的目標分割資料詳細概述

      2018-12-06 | rar | 0.97 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　大部分基于圖論的視頻分割方法往往先通過分析運動和外觀信息獲得先驗顯著性區域，然后用最小化能量模型來進一步分割，這些方法常常忽略對外觀信息精細化分析，建立的目標模型對復雜場景的魯棒性不佳。根據信息熵能夠度量樣本純度，信息熵最小化和能量模型最小化具有一致的目標，提出一種信息熵約束下的視頻目標分割方法。首先在經典光流法基礎上結合點在多邊形內部原理獲得第一階段的分割結果；然后以超像素為基本分割單元，獲得均勻的運動和表現；最后在能量函數中引入信息熵約束項，構建前景背景像素標記的優化問題，通過最小化能量函數得到更精確的分割結果。在公開數據集上的實驗結果表明目標模型中引入信息熵約束項能夠有效提高視頻目標分割的魯棒性。

      ?

      　　視頻目標分割是把前景物體從視頻背景中分離出來，是計算機視覺研究中的一個重要內容，在視頻檢索編輯、目標跟蹤、安防監控、智能交通等領域有著廣泛的運用。另一方面，視頻目標分割也是其他計算機視覺如目標識別、跟蹤、分類以及更高層次的語義分割理解等研究內容的基礎。因此，對視頻目標有效且高精度分割的研究就顯得尤為重要。

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