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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)域有著廣泛的運用。另一方面，視頻目標(biāo)分割也是其他計算機視覺如目標(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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