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基于隐条件随机场的自适应视频分割算法

褚一平 张引 叶修梓 张三元

褚一平, 张引, 叶修梓, 张三元. 基于隐条件随机场的自适应视频分割算法. 自动化学报, 2007, 33(12): 1252-1258. doi: 10.1360/aas-007-1252
引用本文: 褚一平, 张引, 叶修梓, 张三元. 基于隐条件随机场的自适应视频分割算法. 自动化学报, 2007, 33(12): 1252-1258. doi: 10.1360/aas-007-1252
CHU Yi-Ping, ZHANG Yin, YE Xiu-Zi, ZHANG San-Yuan. Adaptive Video Segmentation Algorithm Using Hidden Conditional Random Fields. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(12): 1252-1258. doi: 10.1360/aas-007-1252
Citation: CHU Yi-Ping, ZHANG Yin, YE Xiu-Zi, ZHANG San-Yuan. Adaptive Video Segmentation Algorithm Using Hidden Conditional Random Fields. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(12): 1252-1258. doi: 10.1360/aas-007-1252

基于隐条件随机场的自适应视频分割算法

doi: 10.1360/aas-007-1252
详细信息
    通讯作者:

    叶修梓

  • 中图分类号: TP391

Adaptive Video Segmentation Algorithm Using Hidden Conditional Random Fields

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    Corresponding author: YE Xiu-Zi
  • 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\%.
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-08-10
  • 修回日期:  2006-12-20
  • 刊出日期:  2007-12-20

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