视频对象分割

作品数：121被引量：268H指数：9
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一种用于视频对象分割的仿U形网络
《图学学报》2023年第1期104-111,共8页黄志勇 韩莎莎 陈致君 姚玉 熊彪 马凯 
国家自然科学基金项目(61871258)。
在半监督的分割任务中,单镜头视频对象分割(OSVOS)方法根据第一帧的对象标记掩模进行引导,从视频画面中分离出后续帧中的前景对象。虽然取得了令人印象深刻的分割结果,但其不适用于前景对象外观变化显著或前景对象与背景外观相似的情形...
关键词：半监督视频对象分割 注意力机制 损失函数 多尺度特征 全连接条件随机场 
基于SLIC和马尔科夫随机场的H.264视频对象分割
《计算机仿真》2021年第7期170-175,共6页王美杰 张起贵 李付江 
山西省基础研究项目自然科学基金(2013011017-3);国家自然科学基金资助项目(61471255)。
为了提高H.264压缩域视频对象分割时的鲁棒性和准确性,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和图割优化的马尔科夫随机场(MRF)运动对象分割算法。算法直接利用从摄像机产生的H.264压缩码流中提取的运动矢量。首先对运动矢量场进行预处...
关键词：压缩域 简单线性迭代聚类 视频对象分割 马尔科夫随机场 图割 
深度学习在视频对象分割中的应用与展望被引量：13
《计算机学报》2021年第3期609-631,共23页陈加 陈亚松 李伟浩 田元 刘智 何英 
国家自然科学基金(61605054,61702207);国家科技支撑计划项目(2015BAK33B02,2015BAK27B02);华中师范大学中央高校基本科研业务费(CCNU19QD007,CCNU19TD007)资助。
视频对象分割是指在给定的一段视频序列的各帧图像中,找出属于特定前景对象的所有像素点位置区域.随着硬件平台计算能力的提升,深度学习受到了越来越多的关注,在视频对象分割领域也取得了一定的进展.本文首先介绍了视频对象分割的主要任...
关键词：视频对象分割 深度学习 半监督方法 无监督方法 交互式方法 
实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务框架被引量：9
《中国图象图形学报》2021年第1期101-112,共12页李瀚 刘坤华 刘嘉杰 张晓晔 
国家重点研发计划项目(2018YFB1305002);国家自然科学基金项目(61773414,62006256);广州市重点研发项目(202007050002)。
目的针对视觉目标跟踪(video object tracking,VOT)和视频对象分割(video object segmentation,VOS)问题,研究人员提出了多个多任务处理框架,但是该类框架的精确度和鲁棒性较差。针对此问题,本文提出一个融合多尺度上下文信息和视频帧...
关键词：视觉目标跟踪 视频对象分割 全卷积网络 空洞空间金字塔池化 帧间掩模传播 
基于孪生网络视频烟雾目标分割方法被引量：1
《计算机工程与设计》2020年第9期2597-2603,共7页刘方涛 杨剑 白瑞君 张启尧 任宇杰 
国家自然科学基金项目(61602427);山西省回国留学人员科研基金项目(2014-053)。
烟雾作为不规则目标且识别窗口长宽比不固定,目标跟踪框中有一定误差。在目标分割领域中烟雾的流动性可以被很好地标识出来,且为解决在线训练的费时问题和提高识别速度,对完全卷积Siamese方法进行研究,提出基于ResNet50的孪生网络对烟...
关键词：半监督 视频对象分割 全卷积 二元分段任务 双输入 
特征注意金字塔调制网络的视频目标分割被引量：3
《中国图象图形学报》2019年第8期1349-1357,共9页汤润发 宋慧慧 张开华 姜斯浩 
国家自然科学基金项目(61872189,61876088);江苏省自然科学基金项目(BK20170040);江苏省六大人才高峰基金项目(XYDXX-015,XYDXX-045)~~
目的视频目标分割是在给定第1帧标注对象掩模条件下,实现对整个视频序列中感兴趣目标的分割。但是由于分割对象尺度的多样性,现有的视频目标分割算法缺乏有效的策略来融合不同尺度的特征信息。因此,本文提出一种特征注意金字塔调制网络...
关键词：视频对象分割 全卷积网络 调制器 空间金字塔 注意机制 
结合对象分割的运动行人检测被引量：1
《计算机系统应用》2019年第5期232-237,共6页宫法明 吕轩轩 宫文娟 王晓宁 
目标检测大量应用于监控系统的行人检测以及人脸识别,是当前深度学习的研究热点.监督学习利用人工标注大量数据集训练出针对特定场景的行人检测器.但是人工标注方法费时费力,本文针对监督学习需要人工标注数据集的缺点,研究了一种半自...
关键词：行人检测 光流 视频对象分割 深度学习 半自动数据集标注 
一种基于交替凸优化的视频对象分割算法被引量：2
《计算机工程》2019年第3期242-249,共8页孙婷 
国家自然科学基金面上项目(61273072)
现有视频对象分割方案多数存在应用场景受限、运动背景过分割等问题,为此,提出一种可从视频序列中自动检测重要对象的无监督视频对象分割算法。从前景和背景概率分布的角度引入马尔可夫能量、时空能量和对抗能量。将视频对象分割问题建...
关键词：视频对象分割 无监督算法 能量最小化 交替凸优化 二次规划问题 前向-反向策略 
基于形态学重建和边界融合的视频对象分割方法研究被引量：2
《通信技术》2018年第4期825-828,共4页寇万里 车嵘 严丽娜 
通过对现有的视频序列中运动对象分割算法的研究,在时空融合的框架指导下,提出了一种基于形态学重建和边界融合的视频对象分割方法。具体地,空间域利用形态学重建及形态学梯度阈值判别的改进分水岭算法,有效抑制了"过分割"现象;时间域...
关键词：视频对象分割 形态学重建 时空融合 高斯检验 
面向多种场景的视频对象自动分割算法
《计算机系统应用》2017年第11期152-158,共7页余欣纬 柯余洋 熊焰 黄文超 
针对当前应用于视频对象分割的图割方法容易在复杂环境、镜头移动、光照不稳定等场景下鲁棒性不佳的问题,提出了结合光流和图割的视频对象分割算法.主要思路是通过分析前景对象的运动信息,得到单帧图像上前景区域的先验知识,从而改善分...
关键词：视频对象分割 光流 图割 测地显著性 混合高斯模型 
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