基于先驗(yàn)信息和特征匹配的視頻目標(biāo)分割研究
發(fā)布時(shí)間:2022-10-05 16:43
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展使得人們獲取信息的方式愈發(fā)多樣化,但是也產(chǎn)生了大量的冗余信息,因此增加了從大量繁雜數(shù)據(jù)尤其是圖像視頻數(shù)據(jù)中提取感興趣信息的難度。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以讓計(jì)算機(jī)模擬人的眼睛完成對(duì)圖像或者視頻的處理,能夠幫助人們從大量的冗余數(shù)據(jù)中提取有用信息。視頻目標(biāo)分割作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)重要的組成部分,在視頻編碼、視頻編輯、動(dòng)作識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值。視頻目標(biāo)分割的發(fā)展呈現(xiàn)高分割精度、高分割速度和普適性好的趨勢(shì),所面臨的挑戰(zhàn)主要有兩點(diǎn):(1)待分割視頻本身通常存在目標(biāo)外貌變化過大、目標(biāo)遮擋、目標(biāo)丟失或相似物體干擾等情況,增大了視頻目標(biāo)分割的難度;(2)算法的分割精度、分割速度和普適性通常無法同時(shí)達(dá)到最優(yōu),因此需要在三者之間尋求一個(gè)平衡。傳統(tǒng)算法大多無法兼顧視頻本身存在的所有分割難點(diǎn),也無法很好地協(xié)調(diào)高分割精度、高分割速度和普適性好這三個(gè)需求之間的平衡。本文針對(duì)上述問題,從視頻目標(biāo)分割的需求出發(fā),著眼于克服視頻目標(biāo)分割面臨的挑戰(zhàn),凝練并圍繞兩個(gè)關(guān)鍵問題:“高性能特征匹配方法的設(shè)計(jì)”和“先驗(yàn)信息的充分利用和防丟失”,開展基于先驗(yàn)信息和特征匹配的視頻目標(biāo)分割研究。本文的主要內(nèi)容...
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 視頻目標(biāo)分割算法分類
1.2.2 發(fā)展趨勢(shì)和面臨挑戰(zhàn)
1.3 關(guān)鍵問題、研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.1 關(guān)鍵問題
1.3.2 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 半監(jiān)督視頻目標(biāo)分割
2.1.1 數(shù)據(jù)集
2.1.2 任務(wù)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)
2.2 視頻目標(biāo)分割中的特征匹配
2.2.1 基于聚類的方法
2.2.2 基于K近鄰的方法
2.3 圖像分割中的上采樣
2.3.1 雙線性插值
2.3.2 反池化
2.3.3 反卷積
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于先驗(yàn)概率和度量學(xué)習(xí)的視頻目標(biāo)分割
3.1 引言
3.2 算法介紹
3.2.1 固定尺寸的參考空間更新策略
3.2.2 基于先驗(yàn)概率的匹配方法
3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
3.3.2 消融實(shí)驗(yàn)
3.3.3 與其他算法比較
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于先驗(yàn)位置和匹配解碼的視頻目標(biāo)分割
4.1 引言
4.2 算法介紹
4.2.1 基于特征流的訓(xùn)練和測(cè)試策略
4.2.2 基于匹配分?jǐn)?shù)的解碼模塊
4.3 實(shí)驗(yàn)與分析
4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
4.3.2 消融實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于先驗(yàn)信息和特征匹配的視頻目標(biāo)分割原型系統(tǒng)
5.1 引言
5.2 系統(tǒng)搭建
5.2.1 系統(tǒng)模塊介紹
5.2.2 系統(tǒng)連接關(guān)系
5.3 實(shí)驗(yàn)與分析
5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.3.2 與其他算法對(duì)比
5.3.3 在不同序列上的測(cè)試結(jié)果
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于圖像分割及鄰域限制與放松的立體匹配方法[J]. 伍春洪,付國(guó)亮. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2011(04)
本文編號(hào):3686137
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 視頻目標(biāo)分割算法分類
1.2.2 發(fā)展趨勢(shì)和面臨挑戰(zhàn)
1.3 關(guān)鍵問題、研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.1 關(guān)鍵問題
1.3.2 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 半監(jiān)督視頻目標(biāo)分割
2.1.1 數(shù)據(jù)集
2.1.2 任務(wù)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)
2.2 視頻目標(biāo)分割中的特征匹配
2.2.1 基于聚類的方法
2.2.2 基于K近鄰的方法
2.3 圖像分割中的上采樣
2.3.1 雙線性插值
2.3.2 反池化
2.3.3 反卷積
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于先驗(yàn)概率和度量學(xué)習(xí)的視頻目標(biāo)分割
3.1 引言
3.2 算法介紹
3.2.1 固定尺寸的參考空間更新策略
3.2.2 基于先驗(yàn)概率的匹配方法
3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
3.3.2 消融實(shí)驗(yàn)
3.3.3 與其他算法比較
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于先驗(yàn)位置和匹配解碼的視頻目標(biāo)分割
4.1 引言
4.2 算法介紹
4.2.1 基于特征流的訓(xùn)練和測(cè)試策略
4.2.2 基于匹配分?jǐn)?shù)的解碼模塊
4.3 實(shí)驗(yàn)與分析
4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
4.3.2 消融實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于先驗(yàn)信息和特征匹配的視頻目標(biāo)分割原型系統(tǒng)
5.1 引言
5.2 系統(tǒng)搭建
5.2.1 系統(tǒng)模塊介紹
5.2.2 系統(tǒng)連接關(guān)系
5.3 實(shí)驗(yàn)與分析
5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.3.2 與其他算法對(duì)比
5.3.3 在不同序列上的測(cè)試結(jié)果
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 論文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于圖像分割及鄰域限制與放松的立體匹配方法[J]. 伍春洪,付國(guó)亮. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2011(04)
本文編號(hào):3686137
本文鏈接:http://sikaile.net/shoufeilunwen/xixikjs/3686137.html
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