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基于变化检测的视频对象分割的中期报告
一、研究背景和意义
视频对象分割（VideoObjectSegmentation，VOS）是视频处理领域中的一项重要任务，目的是从给定视频序列中准确地分割出感兴趣的目标对象。该任务在计算机视觉、视频监控、人机交互等领域都有广泛应用。目前，常见的视频对象分割方法包括基于传统计算机视觉技术的基于运动、颜色、纹理等特征的方法，以及基于深度学习的方法。
然而，由于视频序列中光照、遮挡、运动模糊等因素的影响，使用单一特征或单一算法难以获得高精度的分割结果。因此，目前的视频对象分割研究大都采用多种特征和算法的结合，以提高分割的准确性。其中，基于变化检测的视频对象分割方法在一些场景中效果优于其他方法，已经成为研究热点之一。
基于变化检测的视频对象分割方法，不依赖于特定的对象特征，通过检测视频序列中像素值的变化来确定目标和背景的位置和形状。该方法与光照、颜色等因素无关，可以对不同类别、大小、动态特性的目标进行分割，具有广泛的适用性和实用价值。因此，基于变化检测的视频对象分割方法在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域有广泛的应用和研究价值。
二、研究现状和问题
目前，基于变化检测的视频对象分割方法主要包括基于帧间差分法（FrameDifference，FD）、基于绝对值差分法（AbsoluteDifference，AD）、基于混合高斯模型（GaussianMixtureModel，GMM）等。其中，基于混合高斯模型的方法是目前研究和应用较广泛的一种方法，其优点是能够适应复杂背景、自适应背景模型等方面。但是，该方法存在对初始前景的选择依赖、对参数选择敏感、对光照变化敏感等问题，对于长时间的目标跟踪和复杂背景下的目标分割效果较差。
针对目前基于变化检测的视频对象分割方法中存在的问题，需要开展如下研究：
1.提出一个基于变化检测的视频对象分割方法，该方法能够比现有方法更加稳定，依赖性更小，更加适合于长时间目标跟踪和复杂背景下的目标分割。
2.设计一个自适应的背景建模模型，减小光照变化对分割效果的影响。
3.结合深度学习技术，提高分割结果的准确性和鲁棒性。
三、研究内容和计划
本次研究旨在提出一个基于变化检测的视频对象分割方法，并解决背景建模模型的自适应问题，同时结合深度学习技术，提高分割结果的准确性和鲁棒性。具体内容和计划如下：
1.基于帧间差分法和绝对值差分法，提出一种改进的变化检测方法，用于初步筛选前景。
2.设计一个自适应的背景建模模型，利用自适应支持向量机实现背景建模和更新。
3.探索应用深度学习技术对检测到的前景进行进一步筛选和分割，提高分割准确性和鲁棒性。
4.利用公开数据集进行实验，与现有方法进行比较，验证提出方法的优越性。
预计完成时间为一年，具体实验设计和结果将在后续研究中探讨。