【摘 要】
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运动分割的关键问题是根据在运动场景中提取的视觉特征,对视频序列中不同的运动物体进行聚类划分。在对物体运动进行运动分割时,通常会遇到运动物体被遮挡的问题,而传统的运动分割方法如子空间聚类等都没能很好地解决这一问题。而且对于Hopkins155这个数据集来说,视频的场景基本上都比较小,而且相机大多固定,所以要对这种视频进行运动分割,应该有最适合的矩阵模型去对视频的运动进行拟合。针对这些问题,该文提出了
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究(17KJA120003)。
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运动分割的关键问题是根据在运动场景中提取的视觉特征,对视频序列中不同的运动物体进行聚类划分。在对物体运动进行运动分割时,通常会遇到运动物体被遮挡的问题,而传统的运动分割方法如子空间聚类等都没能很好地解决这一问题。而且对于Hopkins155这个数据集来说,视频的场景基本上都比较小,而且相机大多固定,所以要对这种视频进行运动分割,应该有最适合的矩阵模型去对视频的运动进行拟合。针对这些问题,该文提出了一种基于相似度矩阵和单应性矩阵的运动分割方法,用假设估计的方法与单应性矩阵模型去拟合运动场景,有序残差核
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