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视频分割

视频分割的相关文献在1999年到2023年内共计401篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、教育 等领域,其中期刊论文231篇、会议论文39篇、专利文献155393篇;相关期刊134种,包括白城师范学院学报、华南理工大学学报(自然科学版)、中国图象图形学报等; 相关会议34种,包括第五届全国几何设计与计算学术会议(GDC2011)、第四届立体图象技术专业委员会学术研讨会、2009国际信息技与应用论坛等;视频分割的相关文献由774位作者贡献,包括封化民、张伟、褚一平等。

视频分割—发文量

期刊论文>

论文:231 占比:0.15%

会议论文>

论文:39 占比:0.03%

专利文献>

论文:155393 占比:99.83%

总计:155663篇

视频分割—发文趋势图

视频分割

-研究学者

  • 封化民
  • 张伟
  • 褚一平
  • 陈阳
  • 韩守东
  • 初广丽
  • 张兆扬
  • 李思昆
  • 龚声蓉
  • 上田纯子
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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    • 祁冰
    • 摘要: 随着“互联网+”时代的到来,网络中涌现了大量的微课、慕课等视频资源,在短视频流行的当下,人们更倾向于选择观看简短高效的视频资源进行学习,而大多数教学视频都是10 min以上的长视频,将长视频按教学知识点分割成小段视频片段的需求与日俱增。在分析现有方法不足的前提下,针对教学视频的特点,提出了一种结合了图像模态和文字模态的视频分割系统框架,分为镜头分割、关键帧提取、文字检测与识别、镜头合并4个部分,首先基于直方图特征将视频按镜头初步分割,提取镜头关键帧,对关键帧中课件标题文字进行检测与识别,最后按标题文字相同与否来合并镜头组成有完整知识点的教学视频片段。框架设计简单,有效利用了现有方法,取得了较好的长教学视频分割效果。
    • 武林伟; 闫婧
    • 摘要: 针对现阶段处理航拍视频数据工作量大、处理工作繁琐、人工成本高、重点目标信息提取效率低等问题,研究了基于深度学习的海量航拍视频处理技术,提出以目标自动检测和智能分割为基础的视频处理技术,该技术实现目标自动检测识别、视频智能分割、视频特征分类以及视频快速检索等功能,并完成了航拍视频智能化处理软件设计。通过工程实践应用,证明了该技术可以有效减少作业人员重复性工作,提高视频处理作业效率。
    • 摘要: ST率先推出50万像素深度图像ToF传感器意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)推出新系列高分辨率飞行时间(ToF)传感器,为智能手机等设备带来先进的3D深度成像功能。新3D系列的首款产品是VD55H1。该传感器能通过感测50多万个点的距离,进行3D成像。距离传感器5米范围内的物体都能被检测到,通过图案照明系统甚至可以检测到更远物体。VD55H1可以解决AR/VR新兴市场的使用场景问题,包括房间图像、游戏和3D化身。在智能手机中,新传感器可以增强相机系统的功能,包括散景效果、多相机选择和视频分割。更高分辨率和更准确的3D图像还能提高人脸认证的安全性,更好地保护手机解锁、移动支付以及任何涉及安全交易和访问控制的智能系统。在机器人技术中,VD55H1为所有目标距离提供高保真3D场景图,以实现新的和更强大的功能。
    • 龚猷龙
    • 摘要: 视频自动分割算法在整个视频中切分目标对象,由于深度卷积神经网络(DCNN)的快速发展,视频分割算法近期取得了良好的进展。但如何同时捕获多个域(时域、空域、通道域)的域内及域间关系,仍然是视频分割算法的重要问题。通过对已有研究成果进行分析,提出一种新的跨域关系学习方法。依据自注意力机制,通过同时利用时域、空域和通道域上下文知识来增强特征表示的判别能力。该原理经过数学的理论论证和实验仿真分析,分别在Shining3D牙科、DAVIS16和DAVIS17的数据集上验证了该方法的有效性。实验结果表明:注意力是视频分割的有效机制,并且可以在空域、时域和频道域中同时使用。与其他最新的视频分割方法相比,该方法在分割性能上具有显著竞争力。
    • 王美童; 毛琳; 杨大伟
    • 摘要: 针对视频语义分割算法在局部记忆特征匹配过程中存在帧间语义特征传递偏差问题,提出一种局部记忆语义特征增强视频语义分割算法。通过八度卷积将空间域特征变换到频率域处理高低频分量,使边缘轮廓特征清晰,解决特征图在匹配过程中出现的局部记忆特征丢失问题,有效提升目标分割精度。实验结果表明,该算法在Cityscapes数据集上的分割结果与局部记忆注意网络相比,平均交并比提高0.37%,适用于自动驾驶等领域。
    • 张晓翔; 卢先领; 周洪钧
    • 摘要: 针对现有基于条件随机场(CRF)的多类别视频分割计算量随帧数不断增加的问题,提出了一种用于密集(全连接)CRF推断的快速、全动态推理(inference)算法,并有效地推断出了增量式多类别视频分割中动态密集CRF的最大后验概率(MAP)解决方案.与传统的密集CRF处理视频相比,该方法更适合于在线的机器人增量式视频分割的处理计算.实验结果表明,在多类别视频分割应用中,该动态算法明显快于广为人知的标准密集CRF算法,其计算精度与标准密集CRF算法保持不变.几个多类别视频分割测试证实了本算法的推理效率.该算法不仅限于视频分割,还可应用于诸多类似的增量式动态变化CRF模型中MAP推理计算的优化解决方案.
    • 周巨; 罗兵
    • 摘要: 视频数据的大量出现显示了对视频摘要的更大需求,现有基于特征的和基于镜头分割的视频摘要提取方法计算量大、准确性和可靠性都难以满足实际需求.利用视频的多特征分层进行镜头分割,采用先粗后细的策略,用计算简单的特征分割后再用复杂特征聚类,得到准确的视频片段及各段关键帧,再对各关键帧提取全局特征,相似度比较后生成最终的视频摘要.这样无需考虑多特征权重,自适应生成视频摘要.在VSUMM等公共视频数据集上的实验结果显示,多特征分层方法有效地改进了视频摘要提取性能,精确率和召回率均优于传统方法,且计算复杂度明显降低.
    • 许邓艳; 卢民荣; 王莹
    • 摘要: 针对MOOC教学视频内容检索不便和教学知识点与视频帧无法关联的问题,基于知识注释的MOOC视频快速检索系统探究了视频快速分割方法,该方法主要利用MOOC教学视频特殊性和图像哈希函数比较图像相似度判定视频分割边界,从而对视频进行快速分割,分割后结合视频注释辅助系统,将视频内容、知识结构、课件信息等教学资源进行关联注释,方便用户进行MOOC教学视频的检索.通过大学英语的教学MOOC视频和微课视频的分割、检索实验测试,表明了视频分割、检索的方法有效,有助于教学设计者视频注释和用户检索,因此,视频注释辅助系统在各大MOOC教学平台具有一定的应用价值.
    • 郭智超
    • 摘要: 随着多媒体技术的蓬勃发展,人们对视频图像数据处理的需求日益增加,涌现出了针对视频对象分割的众多处理算法,而对视频分割技术至今没有明晰的分类标准以及评价指标,文章对现有的视频分割算法进行梳理和归纳分析,并总结了常用的视频分割客观评价方法供以应用。
    • 霍达; 马诗源
    • 摘要: 对视频中的目标进行像素级分割是计算机视觉领域的研究热点,完全没有用户标注的无监督视频分割对分割算法提出了更高的要求.近几年在分割中常使用基于帧间运动信息进行建模的方法,即用光流等运动信息预测目标轮廓,再结合颜色等特征建立模型进行分割.针对这些方法产生的前景背景混淆以及边缘粗糙等问题,本文提出结合全卷积网络的视频目标分割方法.首先通过全卷积网络预测视频序列中显著目标的轮廓,结合光流获得的运动显著性标签进行修正,然后建立时间-空间图模型,运用图割的方法获得最终的预测标签.在SegTrack v2以及DAVIS这2个通用数据集上进行评估,结果表明本文方法较基于帧间运动信息的方法在分割效果上有明显的提高.
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