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針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下視頻日標(biāo)分割質(zhì)量不佳和時(shí)間效率低下的問(wèn)題，提岀了一種動(dòng)態(tài)外觀模型和高階能量的雙邊視頻目標(biāo)分割方法，將視頻目標(biāo)分割轉(zhuǎn)換為基于雙邊網(wǎng)格單元的馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型求解問(wèn)題。首先將帶關(guān)鍵幀標(biāo)記的視頻序列映射至高維的雙邊網(wǎng)格，極大地減少待處理的數(shù)據(jù)。然后以非空網(wǎng)格單元作為圖的結(jié)點(diǎn)并構(gòu)建圖割優(yōu)化模型，其關(guān)鍵在于定義了具有置信度判別的動(dòng)態(tài)外觀模型，并在能量函數(shù)中引入魯棒的高階能量項(xiàng)。最后利用最大流/最小割算法進(jìn)行全局優(yōu)化求解，為視頻像素點(diǎn)分配二值標(biāo)簽，最終獲得高質(zhì)量的視頻目標(biāo)分割結(jié)果。采用DAⅥIS2016和 Segtrackⅵ數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在提供少量用戶交互的情況下，不僅能在處理具有復(fù)雜場(chǎng)景的視頻時(shí)獲得理想的視頻目標(biāo)分割結(jié)果，而且還能顯著提高視頻目標(biāo)分割的時(shí)間效率。
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