【摘要】：為了提高視頻分割的穩(wěn)定性,提出一種結(jié)合支持向量機(SVM)和圖割的算法.首先進行預(yù)處理,盡可能保持相鄰幀背景靜止;然后基于均值轉(zhuǎn)移算法進行第1幀分割;再通過上一幀的分割結(jié)果采樣收集像素的位置和顏色信息作為特征訓練SVM,進而對后續(xù)幀進行標注;最后以標注的概率作為能量,結(jié)合基于圖割的視頻分割方法得到穩(wěn)定的分割結(jié)果.實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)圖割算法相比,文中算法能得到更加穩(wěn)定的分塊邊緣;同時,該算法使用的SVM能很方便地與其他現(xiàn)有視頻分割算法結(jié)合.
[Abstract]:In order to improve the stability of video segmentation, an algorithm based on support vector machine (SVM) and graph cutting is proposed. Firstly, the preprocessing is carried out to keep the background of adjacent frames static as much as possible, and then the first frame is segmented based on the mean transfer algorithm. Then the position and color information of pixels are collected by sampling the segmentation results of the previous frame to train SVM, as features, and then the subsequent frames are marked. Finally, using the probability of tagging as energy, combined with the video segmentation method based on graph cutting, the stable segmentation results are obtained. The experimental results show that compared with the traditional graph cutting algorithm, the proposed algorithm can obtain more stable block edges, and the SVM used in the algorithm can be easily combined with other existing video segmentation algorithms.
【作者單位】： 清華大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金(61373071)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2482277