稳健视频分割技术的研究

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视频序列中的运动目标分割,是计算机视觉领域最重要的底层技术之一。本文研究了分割I型和分割Ⅱ型,这两类是目前最普遍也是最热门的研究类型。一个很重要的问题是,当前景和背景颜色相似的时候,大量的前景象素点不能被准确地分割出来。   本文深入地分割了颜色相似性问题,并指出了混淆点和模型不精确,是导致漏检上升的两个原因。同时提出了解决颜色相似性问题的方案。根据所提出的解决方案,我们开发了几种移动混淆点的方法,和数个新模型。最后,我们将目标分割从单目标推广到多日标,使得在现实环境中的应用成为可能。同时,我们开发出了模型性能评价指标,使得对模型性能的评价可以直接进行,而不必从分割性能的角度问接地评价模型性能。
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