点轨迹估计及其在视频分割中的应用

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1、点轨迹估计及其在视频分割中的应用陈林2016年1月点轨迹估计及其在视频分割中的应用作者姓名陈林学院名称计算机学院指导教师沈建冰教授答辩委员会主席贾云得教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月PointTrajectoryEstimationandIt’sApplicationinVideoSegmentationCandidateName：LinChenSchoolorDepartment:ComputerScienceFacultyMentor:Prof.JianbinShenChair,ThesisCommi

2、ttee：Prof.YundeJiaDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合

3、作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要点轨迹是指在视频中用稀疏采样点和密集光流追踪到后续帧直到发生遮挡，能够表达物体长时间的运动信息，能够处理不连续运动的物体。聚类好的点轨迹不仅能够在每一帧中确定出物体区域，而且可以作为中间结果用于其他视觉应用，比如动作识别，三维重建和视频分割等。本文提出超点轨迹这一概念。为超点轨迹设计了一种考虑点轨迹运动和纹理信息的相似性衡量方法，并且利用随机游走算法进行优化。还设计了一种基于超点轨迹的点轨迹聚类算法。本文还提出了基于密集点轨迹的视频分割算法。为

4、此设计了一种基于点轨迹全局和局部信息的相似性度量方法用于点轨迹聚类。设计了一种基于全局运动信息和聚类好的点轨迹的视频分割框架。本文主要研究工作和创新点如下。超点轨迹估计算法。超点轨迹指视频中紧密排列在一起属性一致的点轨迹集合。它在长时间表达视频运动信息的同时，将视频中相同区域（比如汽车的车轮和人的手臂）的点轨迹归成一类，能够表达视频的纹理和轮廓信息。因此设计了一种考虑点轨迹纹理和运动的相似性衡量。统计点轨迹对穿过同一超像素的次数并且为每条点轨迹建立灰度共生矩阵来求取纹理信息。接着采用随机游走方法进行求解。然后设计了一个将超点轨迹应用于点轨迹聚类的能量函数。最后通过实

5、验分析所提出的超点轨迹算法。基于密集点轨迹的视频分割算法。在计算相似性矩阵时，将点轨迹公共时间帧部分作为其局部信息，并且计算点轨迹的平均运动权值作为全局信息，然后用基于稀疏表达的子空间聚类算法获得点轨迹聚类结果。利用聚类好的点轨迹建立一个基于视频全局运动信息的分割框架。聚类好的点轨迹不仅能够确定视频的物体区域，而且体现了物体的时空连续性。利用每一帧的轨迹标记的同时分别为每一类点轨迹的颜色信息建立外观模型来计算视频分割的先验信息。接下来，采用图割方法对能量方程进行优化来获得视频的分割结果。在聚类好的点轨迹基础上设计了一种确定背景点轨迹的方法，并将其余类别的点轨迹作为前

6、景点轨迹。然后结合视频分割结果确定前景物体和背景。关键词：点轨迹；超点轨迹；视频分割；能量优化I北京理工大学硕士学位论文AbstractPointtrajectoriesaregeneratedthroughsamplingpointsinvideoandtrackingtonextframewithopticalflowuntilbeingoccluded,whichhavetheabilitytoexpresslongtermmotioninformationofvideoandaddressthesituationthatobjectwithoutcontin

7、uousmovement.Theclusteredpointtrajectoriesasintermediateresultsareadoptedtoachieveactionrecognition,3Dreconstructionorvideosegmentation.Thispaperputsforwardsuperpointtrajectory.Anaffinitymeasuremethodwhichconsidersthemotionandtextureofpointtrajectoryisdesignedtoobtainsuperpointtrajec