一种改进的SVM视频对象提取技术

摘要：

在对SVM改进的基础上,针对视频对象提取中存在对象边缘模糊、实时性低等问题,提出了一种改进的SVM视频对象自动分割算法.该算法利用自适应变化检测的方法提取初始视频对象,将得到的视频对象作为训练样本并且提取样本特征,根据主动学习的思想优化支持向量机,构造视频对象分割模型并提取视频对象.实验结果表明,该算法的空间精确度达96.4％,时间一致性达98.2％,克服了SVM有监督学习的缺点,并且可以满足实时性的要求。

关键词： 视频对象 提取技术 支持向量机 空间精确度

作者: 王学军 赵琳琳 王爽

作者单位: 吉林大学通信工程学院,吉林长春130012

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 323-327

在线出版日期: 2012-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）