增强目标内部区域连通性和一致性的视频目标分割
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 技术创新点 | 第9-10页 |
| 2 视频分割任务的关键技术 | 第10-17页 |
| 2.1 分层次的视频分割 | 第10-11页 |
| 2.2 时空滤波器 | 第11-12页 |
| 2.3 距离度量的学习 | 第12-17页 |
| 2.3.1 降维的度量学习 | 第14-16页 |
| 2.3.2 多尺度的度量学习 | 第16-17页 |
| 3 增强目标内部区域连通性和一致性的视频目标分割 | 第17-27页 |
| 3.1 方法概述 | 第17-18页 |
| 3.2 实现近似轮廓线的粗糙分割 | 第18-23页 |
| 3.2.1 时空平滑项Φ | 第19-21页 |
| 3.2.2 二元平滑项 | 第21-22页 |
| 3.2.3 单节点势能 | 第22-23页 |
| 3.3 增强轮廓线准度的精细分割 | 第23-27页 |
| 3.3.1 初始相似性先验 | 第23-25页 |
| 3.3.2 通过繁衍策略进行校正 | 第25-27页 |
| 4 实验结果与分析 | 第27-34页 |
| 4.1 实施细节 | 第27页 |
| 4.2 DAVIS数据集与结果分析 | 第27-31页 |
| 4.3 SegTrackv2数据集与结果分析 | 第31-32页 |
| 4.4 验证新设计的前景模型的有效性 | 第32-34页 |
| 5 结论 | 第34-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 附录 | 第39页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文 | 第39页 |
