基于隐条件随机场的自适应视频分割算法

作     者：褚一平 张引 叶修梓 张三元 CHU Yi-Ping;ZHANG Yin;YE Xiu-Zi;ZHANG San-Yuan

作者机构：浙江大学计算机学院 杭州 310027 浙江大学 CAD & CG 国家重点实验室 杭州 310027 浙江大学计算机学院 杭州 310027 杭州电子科技大学计算机学院 杭州 310018 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2007年第33卷第12期

页      面：1252-1258页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(60473106,60333010) 国家教育部博士点基金(20060335114) 浙江省教育厅资助项目(G20030433)资助 

主　　题：视频分割 隐条件随机场 在线学习 

摘      要：视频目标分割是视频监视与视频目标跟踪、视频目标识别以及视频编辑的基础.本文提出了一种基于隐条件随机场(Hidden conditional random fields,HCRF)的自适应视频分割算法,利用HCRF模型对视频序列中的时空邻域关系建模.使用在线学习的方式对相应的参数进行调整,实现对时空邻域约束关系的权重调整,提高视频目标分割细节上的效果.大量的数据测试表明,与高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和联合时空的马尔可夫随机场(Markov random fields,MRF)等算法相比,该算法的分割错误率分别降低了23%和19%.