基于鲁棒高阶条件随机场的视频自动分割

摘要：

针对交互式分割方法存在用户标注繁琐和过分割现象,以及仅考虑二元项不能获得图像中准确的物体边界等问题,结合鲁棒高阶条件随机场,提出一种视频自动分割方法.采用基于超像素显著性特征的分割方法对视频初始帧进行自动分割,其结果作为初始化种子建立模型.根据颜色信息设计高斯混合模型,基于纹理、形状等特征,利用联合Boosting算法训练Jointboost强分类器模型,通过条件随机场提高分割准确度.引入基于超立体像素的高阶项,增加像素与区域的关联,提高分割边界的平滑度.实验结果表明,该方法明显地提高了分割效果.

关键词：视频自动分割、高阶势、超立体像素、条件随机场、双模型融合、特征融合

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61175026;宁波市自然科学基金资助项目2014A610031,2014A610032;“信息与通信工程”浙江省重中之重学科开放基金资助项目xkxl1426;宁波大学胡岚优秀博士基金资助项目ZX2013000319;宁波大学人才工程基金资助项目20111537

在线出版日期：2015-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：261-268