该论文在分析视频对象分割和细胞神经网络相关理论的基础上,着重探讨了基于细胞神经网络体系结构的视频分割算法.其应用领域是在视频会议、监控中广泛存在的头肩序列.头肩序列具有背景可预先得到,实时性要求高等特点.针对单一背景的头肩序列,提出了基于彩色信息的CNN算法,克服了仅利用灰度信息时的信息不完整性问题.对背景相对复杂的视频序列,提出了一种利用先验信息的基于彩色边缘的变换检测算法.它避免了常规变化检测算法存在的阈值选择问题,取得较好的分割效果.所有操作都是使用的简单的CNN模板,可以用CNN-UM来直接实现.另外,选用和设计恰当的模板是细胞神经网络应用的难点之一.该文还探讨了使用遗传算法进行细胞神经网络模板的设计,对CNN模板库里的空洞填充模板进行了改进,得到了处理时间更短,效果更好的模板参数.