检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王红霞[1] 姚金成 WANG Hongxia;YAO Jincheng
机构地区:[1]沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159
出 处:《信息技术与信息化》2023年第2期14-17,共4页Information Technology and Informatization
基 金:辽宁省自然科学基金计划指导计划项目(2019-ZD-0249)。
摘 要:针对安防领域视频存在数据冗余度大、清晰度较低、背景干扰等问题,而现有的视频分割算法又存在计算量大、计算步骤复杂等问题,提出了一种基于全边界的时空切片视频分割方法 (full-boundary spatiotemporal slicing video, FSSV)。首先针对监控视频的视频边界进行采样,从而形成时空切片,其次对时空切片进行稀疏采样和卷积得到背景模型,通过图像差分进而求得时空前景目标,从时空前景目标中提取目标帧值特征和边界特征;最后结合时间概率模型对前景目标进行修正,从而得到镜头分割边界集合,以此来进行视频分割。实验表明,方法提高了视频分割的准确率,具有较高的抗背景干扰能力。
关 键 词:视频分割 时空切片 背景模型 特征提取 前景目标
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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