圖像視頻中目標(biāo)對(duì)象的提取技術(shù)研究課件

1、 計(jì)105 胡思維 蔣純志王翔計(jì)102 周李奇翰 指導(dǎo)老師 陳志華圖像視頻中目標(biāo)對(duì)象的提取技術(shù)研究目錄1 項(xiàng)目背景和意義2 研究?jī)?nèi)容3 課題重點(diǎn)與難點(diǎn)4 研究方法與思路5 創(chuàng)新點(diǎn)6 團(tuán)隊(duì)介紹與研究基礎(chǔ)7 項(xiàng)目進(jìn)度和安排8 實(shí)施條件和資源9 預(yù)期成果10 結(jié)合專業(yè)學(xué)習(xí)的計(jì)劃1 項(xiàng)目背景和意義目標(biāo)對(duì)象的提取1 項(xiàng)目背景和意義1 項(xiàng)目背景和意義目標(biāo)對(duì)象合成到新的視頻中3 課題重點(diǎn)與難點(diǎn)重點(diǎn)：圖像靜態(tài)特征抽取視頻動(dòng)態(tài)特征抽取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)難點(diǎn)：在被遮擋情況下的目標(biāo)對(duì)象跟蹤和提取復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，跟蹤與提取抽取圖像的顏色、紋理等靜態(tài)特征抽取動(dòng)態(tài)特征，計(jì)算動(dòng)態(tài)顯著性實(shí)現(xiàn)基于動(dòng)態(tài)顯著性的視頻

2、目標(biāo)的定位與分割實(shí)現(xiàn)圖像的顯著性目標(biāo)的檢測(cè)與分割將圖像視頻目標(biāo)提取方法應(yīng)用到圖片視頻的合成、影視特效制作4.1 研究思路4.2 研究方法使用顯著性提取目標(biāo)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完整目標(biāo)，結(jié)合語(yǔ)義完成分割利用識(shí)別將丟失（如遮擋、背景干擾等）后的目標(biāo)重新找回。5 創(chuàng)新點(diǎn)將顏色，紋理，朝向等信息引入到圖像的顯著性分析之中在RC方法中只考慮了LAB空間中的顏色信息，沒(méi)有加入紋理信息，因此準(zhǔn)備加入紋理的程度和朝向信息以便更加精確的提取顯著性目標(biāo) 5 創(chuàng)新點(diǎn)將運(yùn)動(dòng)等信息引入到視頻的顯著性分析之中視頻和圖象的根本區(qū)別在于運(yùn)動(dòng)信息，研究表明，人類更傾向于關(guān)注運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，因此，獲取準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)信息對(duì)于視頻的顯著性提取尤

3、為重要，準(zhǔn)備引入準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)信息來(lái)矯正靜態(tài)圖象顯著性的錯(cuò)誤。6.1 團(tuán)隊(duì)介紹C+，Matlab，C#，java團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)ACM經(jīng)歷良好的英文功底 6.2 團(tuán)隊(duì)研究基礎(chǔ)已實(shí)現(xiàn)RC顯著性算法，初步提取目標(biāo)。在遮擋情況下利用運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)跟蹤被遮擋后丟失的目標(biāo)。 6.2 團(tuán)隊(duì)研究基礎(chǔ)7 項(xiàng)目進(jìn)度和安排立項(xiàng)后第1月第6月完善詳細(xì)的設(shè)計(jì)方案 和研究路線實(shí)現(xiàn)圖像的提取和分割立項(xiàng)后第7月第12月實(shí)現(xiàn)視頻目標(biāo)的提取和分割立項(xiàng)后第13月第18月改進(jìn)算法，優(yōu)化成果撰寫論文并投稿撰寫結(jié)題報(bào)告，完成答辯8 項(xiàng)目進(jìn)展實(shí)現(xiàn)圖片目標(biāo)的提取與分割處理前處理后8 項(xiàng)目進(jìn)展實(shí)現(xiàn)視頻目標(biāo)對(duì)象的提取與分割8 實(shí)施條件和資源依托信息學(xué)院計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所和多媒體實(shí)踐基地HP圖形工作站、聯(lián)想服務(wù)器集群、索尼高精度相機(jī)、IBM多核服務(wù)器擁有豐富的圖像視頻數(shù)據(jù)9 預(yù)期成果發(fā)表學(xué)術(shù)論文1篇實(shí)現(xiàn)