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大部分基于圖論的視頻分割方法往往先通過分析運(yùn)動和外觀信息獲得先驗顯著性區(qū)域，然后用最小化能量模型來進(jìn)一步分割，這些方法常常忽略對外觀信息精細(xì)化分析，建立的目標(biāo)模型對復(fù)雜場景的魯棒性不佳。根據(jù)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(biāo)，提出一種信息熵約束下的視頻目標(biāo)分割方法。首先在經(jīng)典光流法基礎(chǔ)上結(jié)合點在多邊形內(nèi)部原理獲得第一階段的分割結(jié)果；然后以超像素為基本分割單元，獲得均勻的運(yùn)動和表現(xiàn)；最后在能量函數(shù)中引入信息熵約束項，構(gòu)建前景背景像素標(biāo)記的優(yōu)化問題，通過最小化能量函數(shù)得到更精確的分割結(jié)果。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明目標(biāo)模型中引入信息熵約束項能夠有效提高視頻目標(biāo)分割的魯棒性。
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視頻目標(biāo)分割是把前景物體從視頻背景中分離出來，是計算機(jī)視覺研究中的一個重要內(nèi)容，在視頻檢索編輯、目標(biāo)跟蹤、安防監(jiān)控、智能交通等領(lǐng)域有著廣泛的運(yùn)用。另一方面，視頻目標(biāo)分割也是其他計算機(jī)視覺如目標(biāo)識別、跟蹤、分類以及更高層次的語義分割理解等研究內(nèi)容的基礎(chǔ)。因此，對視頻目標(biāo)有效且高精度分割的研究就顯得尤為重要。
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