本文選題：能量最小 + 圖分割�。� 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：提出了一種視頻目標(biāo)跟蹤與分割的在線算法。該算法將每幀圖像中的超級(jí)像素作為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),根據(jù)已知的目標(biāo)和背景建立模板,當(dāng)前幀中待分割的目標(biāo)可以看成已知模板的稀疏線性表達(dá)。根據(jù)此線性表達(dá)的系數(shù)可以建立描述當(dāng)前幀與模板的相似性矩陣,即表達(dá)子。由于視頻圖像的連續(xù)性,表達(dá)子具有低秩和稀疏的特征。因此通過求解矩陣的低秩稀疏的優(yōu)化問題可以得到當(dāng)前幀中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于目標(biāo)的概率分布。為了獲得基于像素級(jí)的分割結(jié)果,通過能量最小框架,并利用圖分割的方法最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有良好的分割效果。
[Abstract]:An online algorithm for video target tracking and segmentation is proposed.The algorithm takes the super-pixel in each frame as a data point and establishes the template according to the known target and background. The target to be segmented in the current frame can be regarded as the sparse linear representation of the known template.According to the coefficients of the linear expression, the similarity matrix describing the current frame and the template can be established, that is, the expressor.Because of the continuity of the video image, the expressor has the characteristics of low rank and sparse.Therefore, the probability distribution of all data points in the current frame can be obtained by solving the low rank sparse optimization problem of the matrix.In order to obtain the segmentation results based on pixel level, the goal segmentation is achieved by using the energy minimum frame and the graph segmentation method.Experimental results show that the algorithm has a good segmentation effect.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院航空工程學(xué)院;電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271288) 教育部博士點(diǎn)基金(20130185130001)
【分類號(hào)】：TP391.41

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3 劉o

本文編號(hào)：1751432