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基于多层背景建模的视频对象分割算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
视频对象分割是一种在视频中自动将物体或人体从背景中分割出来的技术，它在实际应用中具有广泛的应用，比如视频监控、视频处理和视频编辑等领域。视频对象分割问题不同于图像对象分割问题，主要在于需要考虑时间维度对目标的分割。在基于背景模型的视频对象分割算法中，背景模型的准确率对分割结果的准确度起着决定性作用。因此，如何准确地建模背景模型也是一项重要的研究内容。
在过去的研究中，研究者们已经发展了各种基于不同技术的视频对象分割算法，如基于图像处理的方法、基于运动分析的方法和基于背景建模的方法等。其中，基于背景建模的方法是目前最为流行的一种方法。该方法通常根据某一时间段内的视频帧计算得到背景图像，并将该背景图像用于后续的视频对象分割中。但在实际应用中，由于场景的变化和光照的影响，背景图像难以保持不变，这样就会对背景建模的准确性带来一定的挑战。因此，如何采用更准确的背景建模方法具有重要的研究意义。
二、任务描述
本次任务旨在建立一种基于多层背景建模的视频对象分割算法，通过利用多个背景模型，将背景图像的变化率逐层分解，有效解决背景图像变化的问题，提高算法的鲁棒性和准确性。
任务内容主要包括以下方面：
（1）采集视频数据集
从公共数据集或自己采集的视频数据中选择一定量的数据集，用于算法的训练和测试。要求视频数据集包含不同的场景、光照和运动变化。
（2）了解基于背景建模的视频对象分割算法
回顾和分析现有的基于背景建模的视频对象分割算法，掌握其原理和优缺点。
（3）设计多层背景建模算法
提出基于多层背景建模的视频对象分割算法，该算法通过将背景变化率逐层分解，建立多个背景模型，以提升分割的准确度和稳定性。
（4）实现算法
基于所提出的算法，实现视频对象分割算法，并将其应用于所选数据集中，分别进行准确度和效率测试。
（5）评估算法表现
对所实现的算法进行综合评测，比较其与其他已有的视频对象分割算法的性能差异，进一步分析其优化方向和改进空间。
三、任务要求
任务要求：
（1）实现基于多层背景建模的视频对象分割算法。
（2）熟悉常用的编程语言和软件工具，如Python,MATLAB等，能够独立完成算法实现。
（3）对相关研究领域进行调研，掌握最新的研究进展。
（4）能够对算法进行性能评测和对比分析，并对实验结果进行合理解释和分析。
（5）认真撰写任务报告，包括算法设计、实现、实验结果分析和讨论等。
四、任务评价
任务评价项：
（1）任务完成质量；
（2）独立解决问题的能力；
（3）计划与进度管理能力；
（4）编写任务报告的能力。
五、参考文献
[1]刘忠明,和家庆,等.基于多视角背景建模的目标检测.郑州大学学报(工学版),2018,39(3):232-240.
[2]张振湘,朱勇,等.一种基于全局背景模型和局部背景差异维护的视频目标跟踪算法[J].多媒体技术与应用,2018,76(15):100-107.
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