基于单应性与相似度矩阵的运动分割

摘要：

运动分割的关键问题是根据在运动场景中提取的视觉特征,对视频序列中不同的运动物体进行聚类划分.在对物体运动进行运动分割时,通常会遇到运动物体被遮挡的问题,而传统的运动分割方法如子空间聚类等都没能很好地解决这一问题.而且对于Hopkins155这个数据集来说,视频的场景基本上都比较小,而且相机大多固定,所以要对这种视频进行运动分割,应该有最适合的矩阵模型去对视频的运动进行拟合.针对这些问题,该文提出了一种基于相似度矩阵和单应性矩阵的运动分割方法,用假设估计的方法与单应性矩阵模型去拟合运动场景,有序残差核计算出相似度,再利用特征轨迹之间的相似度构造相似度矩阵,最后对其进行累加以解决遮挡问题.实验结果表明,此方法在对Hopkins155数据集进行运动分割的实验中,取得了不错的效果.

关键词：运动分割、单应性、相似度矩阵、假设估计、有序残差核

所属期刊栏目：31

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高等学校自然科学研究17KJA120003

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：64-68