图像视频中目标对象的提取技术研究课件_第1页
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文档简介

1、 计105 胡思维 蒋纯志王翔计102 周李奇翰 指导老师 陈志华图像视频中目标对象的提取技术研究目录1 项目背景和意义2 研究内容3 课题重点与难点4 研究方法与思路5 创新点6 团队介绍与研究基础7 项目进度和安排8 实施条件和资源9 预期成果10 结合专业学习的计划1 项目背景和意义目标对象的提取1 项目背景和意义1 项目背景和意义目标对象合成到新的视频中3 课题重点与难点重点：图像静态特征抽取视频动态特征抽取运动目标检测和跟踪技术难点：在被遮挡情况下的目标对象跟踪和提取复杂背景下运动目标的检测，跟踪与提取抽取图像的颜色、纹理等静态特征抽取动态特征，计算动态显著性实现基于动态显著性的视频

2、目标的定位与分割实现图像的显著性目标的检测与分割将图像视频目标提取方法应用到图片视频的合成、影视特效制作4.1 研究思路4.2 研究方法使用显著性提取目标，使用BP神经网络完整目标，结合语义完成分割利用识别将丢失（如遮挡、背景干扰等）后的目标重新找回。5 创新点将颜色，纹理，朝向等信息引入到图像的显著性分析之中在RC方法中只考虑了LAB空间中的颜色信息，没有加入纹理信息，因此准备加入纹理的程度和朝向信息以便更加精确的提取显著性目标 5 创新点将运动等信息引入到视频的显著性分析之中视频和图象的根本区别在于运动信息，研究表明，人类更倾向于关注运动目标，因此，获取准确的运动信息对于视频的显著性提取尤

3、为重要，准备引入准确的运动信息来矫正静态图象显著性的错误。6.1 团队介绍C+，Matlab，C#，java团队开发经验ACM经历良好的英文功底 6.2 团队研究基础已实现RC显著性算法，初步提取目标。在遮挡情况下利用运动预测跟踪被遮挡后丢失的目标。 6.2 团队研究基础7 项目进度和安排立项后第1月第6月完善详细的设计方案 和研究路线实现图像的提取和分割立项后第7月第12月实现视频目标的提取和分割立项后第13月第18月改进算法，优化成果撰写论文并投稿撰写结题报告，完成答辩8 项目进展实现图片目标的提取与分割处理前处理后8 项目进展实现视频目标对象的提取与分割8 实施条件和资源依托信息学院计算机技术研究所和多媒体实践基地HP图形工作站、联想服务器集群、索尼高精度相机、IBM多核服务器拥有丰富的图像视频数据9 预期成果发表学术论文1篇实现

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