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动态外观模型和高阶能量的双边视频目标分割方法
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2021-04-07
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针对复杂场景下视频日标分割质量不佳和时间效率低下的问题，提岀了一种动态外观模型和高阶能量的双边视频目标分割方法，将视频目标分割转换为基于双边网格单元的马尔可夫随机场（MRF）模型求解问题。首先将带关键帧标记的视频序列映射至高维的双边网格，极大地减少待处理的数据。然后以非空网格单元作为图的结点并构建图割优化模型，其关键在于定义了具有置信度判别的动态外观模型，并在能量函数中引入鲁棒的高阶能量项。最后利用最大流/最小割算法进行全局优化求解，为视频像素点分配二值标签，最终获得高质量的视频目标分割结果。采用DAⅥIS2016和 Segtrackⅵ数据的实验结果表明，该方法在提供少量用户交互的情况下，不仅能在处理具有复杂场景的视频时获得理想的视频目标分割结果，而且还能显著提高视频目标分割的时间效率。
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