1、隨著我國信息化程度的不斷提高,人們獲取信息的方式從傳統(tǒng)的文本形式逐步向視頻、圖像、語音等多媒體形式轉(zhuǎn)變。新的信息獲取方式給人們帶來極大便利的同時,也給人們帶來了大量的冗余信息。視頻目標(biāo)分割的主要目的就是從大量的冗余信息中準(zhǔn)確高效的獲取人們感興趣的部分。作為計算機視覺的重要組成部分,視頻目標(biāo)分割在視頻監(jiān)控、智能交通、人機交互、搜索引擎等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,儼然成為了計算機領(lǐng)域的研究熱點與難點。
　　本文采用循序漸進的方式對視頻目標(biāo)

2、分割算法進行研究,首先從像素級別上實現(xiàn)對視頻目標(biāo)的分割,然后考慮像素間的空域鄰域關(guān)系對視頻目標(biāo)進行分割,最后實現(xiàn)多信息融合的視頻目標(biāo)分割,通過與其他算法進行對比實驗,得出實驗結(jié)果。具體工作主要包括以下幾點:
　　(1)對現(xiàn)有的視頻目標(biāo)分割算法進行分析與總結(jié),得出現(xiàn)有的視頻目標(biāo)分割算法主要面臨的技術(shù)難點,接著對它們進行適當(dāng)分類,針對每一類別的目標(biāo)分割算法提出可以改進的措施。
　　(2)從像素點級別上對視頻目標(biāo)分割算法進行研究。

3、在像素點級別上主要是采用基于混合高斯模型對視頻背景進行建模來實現(xiàn)對視頻目標(biāo)的分割。然后采用平均背景模型和混合高斯模型對同一視頻序列進行對比實驗。
　　(3)針對像素級別上視頻目標(biāo)分割算法的誤分類現(xiàn)象嚴(yán)重的缺點,對算法進行改進。在考慮單個像素的局部特征外,還考慮空域鄰域關(guān)系,提出基于條件隨機場模型的目標(biāo)分割算法。它除了對每個像素的紋理、顏色、位置、運動特性等特征建模,構(gòu)建局部能量函數(shù)外,還考慮了8鄰域范圍內(nèi)各個像素之間的相互作用,構(gòu)

4、建空域鄰域能量函數(shù)。采用SAMME多類分類器對已標(biāo)簽的圖像進行訓(xùn)練,獲得模型的各個參數(shù)。最后對只包含局部能量函數(shù)的CRF模型和包含局部能量函數(shù)與空域鄰域能量函數(shù)的CRF模型進行對比實驗。
　　(4)上述的基于CRF模型的目標(biāo)分割算法僅適用于單幅圖片中,對于其在視頻序列中的應(yīng)用,則需要對能量函數(shù)進行改進,加入一個約束因子來表征視頻序列中相鄰兩幀或幾幀圖片中對應(yīng)像素之間的影響,構(gòu)建時域鄰域能量函數(shù)。然后將基于CRF模型的視頻目標(biāo)分割算