【摘 要】
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当前很多视频对象分割方法都利用了多种特征进行前景提取，但是这些特征都是通过简单加权融合到一起的。本文通过主成分分析法比较准确的衡量了各特征在前景检测中所占的权
【机 构】
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中国石油大学(华东)计算机应用技术系,山东省青岛市266580
【出 处】
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第十七届全国计算机辅助设计与图形学学术会议(CAD/CG’ 2012)暨第九届全国智能CAD与数字娱乐学术会议(CID’
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当前很多视频对象分割方法都利用了多种特征进行前景提取，但是这些特征都是通过简单加权融合到一起的。本文通过主成分分析法比较准确的衡量了各特征在前景检测中所占的权重，使其有效的指导前景分割。同时通过对各特征建立相应的高斯模型，有效的提高了前景分割的质量，最后再通过基于颜色不变量的阴影检测算法得到了比较准确的结果。实验中我们采用了颜色和局部二值模式四种特征，结果表明，无论是对于静态场景还是动态场景，该算法都具有良好的分割效果。
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