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为了实现基于内容的多媒体交互功能,视频对象的提取具有相当重要的作用.支持向量机是最新的学习机,在许多领域得到了成功的应用.提出使用自适应分级的支持向量机分类器解决对象分割跟踪问题,能够克服传统的基于运动的跟踪算法的固有缺陷.通过帧差图像的边缘图和当前帧边缘图进行匹配运算,自动获得用于训练支持向量机的初始视频对象.描述像素属性的特征向量由离散余弦变换系数计算的局部特征和用邻接区域的熵组成的临域特征共同组成.使用分级的支持向量机二叉树来决策前景和背景.实验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性.