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Fast Appearance Modeling for Automatic Primary Video Object Segmentation
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AI
DOI：10.1109/TIP.2015.2500820.png)
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摘要
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视频剪辑中的主要对象的自动分割是一个具有挑战性的问题，因为没有主要对象的先验知识。因此，大多数现有技术采用用于前景和背景外观建模的迭代方法，即，在优化分割的同时固定外观模型，并且在优化外观模型的同时固定分割。然而，这些方法可能依赖于良好的初始化，并且可能容易陷入局部最优。此外，他们通常是耗时的视频分析。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖而有效的外观建模技术，用于在马尔可夫随机场 (MRF) 框架中自动进行主要视频对象分割。它将外观约束作为辅助节点和边缘嵌入MRF结构中，并且可以在一个图切割中同时优化分割和外观模型参数。广泛的实验评估验证了所提出的方法在效率和有效性方面优于最先进的方法。
Keyword:
Automatic
primary
video
object
segmentation
graph cut
appearance modeling
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
13.7
论文数:
1.0W
被引数:
8.4W
机构
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