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结合支持向量机和图割的视频分割
被引量:
9
1
作者
陈华榕
钱康来
王斌
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1389-1395,共7页
为了提高视频分割的稳定性,提出一种结合支持向量机(SVM)和图割的算法.首先进行预处理,尽可能保持相邻帧背景静止;然后基于均值转移算法进行第1帧分割;再通过上一帧的分割结果采样收集像素的位置和颜色信息作为特征训练SVM,进而对后续...
为了提高视频分割的稳定性,提出一种结合支持向量机(SVM)和图割的算法.首先进行预处理,尽可能保持相邻帧背景静止;然后基于均值转移算法进行第1帧分割;再通过上一帧的分割结果采样收集像素的位置和颜色信息作为特征训练SVM,进而对后续帧进行标注;最后以标注的概率作为能量,结合基于图割的视频分割方法得到稳定的分割结果.实验结果表明,与传统图割算法相比,文中算法能得到更加稳定的分块边缘;同时,该算法使用的SVM能很方便地与其他现有视频分割算法结合.
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关键词
视频分割
支持向量机
图像分割法
时间一致性
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职称材料
题名
结合支持向量机和图割的视频分割
被引量:
9
1
作者
陈华榕
钱康来
王斌
机构
清华大学软件学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1389-1395,共7页
基金
国家自然科学基金(61373071)
文摘
为了提高视频分割的稳定性,提出一种结合支持向量机(SVM)和图割的算法.首先进行预处理,尽可能保持相邻帧背景静止;然后基于均值转移算法进行第1帧分割;再通过上一帧的分割结果采样收集像素的位置和颜色信息作为特征训练SVM,进而对后续帧进行标注;最后以标注的概率作为能量,结合基于图割的视频分割方法得到稳定的分割结果.实验结果表明,与传统图割算法相比,文中算法能得到更加稳定的分块边缘;同时,该算法使用的SVM能很方便地与其他现有视频分割算法结合.
关键词
视频分割
支持向量机
图像分割法
时间一致性
Keywords
video segmentation
support vector machine
graph cut
temporal coherence
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合支持向量机和图割的视频分割
陈华榕
钱康来
王斌
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
9
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