Video Segmentation using Spatiotemporal Markov Random Field

机译：使用时空马尔可夫随机场的视频分割

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This paper proposes a new video segmentation using spatiotemporal Markov random field (MRF). Each frame in a sequence was modeled using spatiotemporal MRF, which is effective to describe the temporal and spatial information, and robust to degradation. Since this is computationally intensive, a new segmentation algorithm based on genetic algorithm (GA) that can improve computationally efficiency is developed. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

机译：本文提出了一种新的基于时空马尔可夫随机场（MRF）的视频分割方法。使用时空MRF对序列中的每个帧进行建模，该MRF可有效描述时间和空间信息，并且对降级具有鲁棒性。由于这是计算密集型的，因此开发了一种新的基于遗传算法（GA）的分割算法，可以提高计算效率。实验结果表明了该方法的有效性。

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来源
《Computer Applications in Industry and Engineering》|2000年|p.349-352|共4页
会议地点 Honolulu HI(US);Honolulu HI(US)
作者
Sang Won Hwang; Eun Yi Kim; Tae Soo Yun; Hang Joon Kim;
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作者单位

Department of Computer Engineering, Kyungpook National University, 1370 Sangyuk-dong, Puk-gu, Taegu, South Korea;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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