基于分层主导优化随机场的视频目标提取的开题报告

基于分层主导优化随机场的视频目标提取的开题报告一、研究背景随着数字化技术的发展，视频数据作为一种重要的信息媒介，亦越来越受到企业、政府及普通用户的极度关注。视频目标提取技术模型是视频分析、目标跟踪及视频检索的核心技术、瓶颈和难点。近年来，视频目标提取技术发展迅速，相关算法也越来越复杂和智能化，其中基于分层主导优化随机场（HOP-Seg）的视频目标提取技术相对其他技术领域相比更为先进和优异。目前，基于分层主导优化随机场的视频目标提取技术主要存在以下问题：其一，现有算法和模型在一些复杂场景下性能和实现效果较差；其二，目前相关文献研究仅针对特定业务需求或场景下实现模型调整和优化，整体性、可迁移性差；其三，目前相关技术应用场景尚未完全覆盖，需要进一步完善与优化。二、研究目的与意义针对上述问题，本研究拟通过开展基于分层主导优化随机场的视频目标提取技术方向开题研究，主要探究：（1）基于分层主导优化随机场的视频目标提取算法模型的建立；（2）基于较为通用的视频数据集进行算法调整和模型优化；（3）基于多个不同业务应用场景进行模型的验证和性能比较。本研究的最终目标在于改进现有基于分层主导优化随机场的视频目标提取技术，并解决目前存在的问题，优化算法实现效果和性能表现，提高其应用价值。三、研究方法与流程本研究将采用以下方法和流程：（1）研究前期，对基于分层主导优化随机场的视频目标提取技术进行综述和分析，总结现有技术在应用场景下存在的问题和优化方向。（2）基于综述和分析的结果，开展基于分层主导优化随机场的视频目标提取算法模型的建立工作，并结合已有的技术和经验，对算法模型进行调整和优化，提高性能和实现效果。（3）开展基于较为通用的视频数据集进行算法调整和模型优化，细致评估算法处理后的结果，并提取不同场景下的视频目标进行验证。（4）结合多个不同业务应用场景，针对算法设计和优化的方向，验证和对比算法实际应用效果和性能表现，提供优化建议和方案。（5）最终整理实验结果，撰写研究论文，对整个研究及技术做出总结，并展望未来发展的研究方向。四、预期成果通过以上研究方法及流程，本研究预期取得：（1）基于分层主导优化随机场的视频目标提取算法模型的建立；（2）基于较为通用的视频数据集进行算法调整和模型优化；（3）通过不同业务应用场景的模型验证与优化，评估技术与实际应用间的差距，提出相关优化建议和方案。（4）研究论文的出版和发布。五、研究难点及挑战本研究中，存在如下难点与挑战：（1）算法模型的数据分析与建立，需要依据对大量现有算法和模型的综合分析与整合。（2）基于较为通用的视频数据集进行算法调整和模型优化，需要依据对不同数据集的建模和优化，才能更好的提高技术的适用性和可迁移性。六、参考文献[1]BradleyP,GreenR,CarneyP,etal.Consistentvideosegmentationusingchangedetectionandregionmerging[C]//IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2003,1:173-179.[2]FanB,WangF,LiuC,etal.Real-TimeForegroundVideoSegmentationUsingPixel-WiseIterativeOrthogonalThresholding[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2017,27(7):1561-1572.[3]ChengMM,ZhangZ,LinWY,etal.MCG:Acomprehensiveapproachtovisualsaliency[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2015,37(3):125-135.[4]LiuYQ,QiJW,JiangJQ,etal.Multi-taskSelf-SupervisedLearningforRGB-DSalientObjectDetection[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2019:2020-2028.[5]PinheiroPO,CollobertR.Recurrentconvolutionalneuralnetworksf