运动分割的关键问题是根据在运动场景中提取的视觉特征,对视频序列中不同的运动物体进行聚类划分.在对物体运动进行运动分割时,通常会遇到运动物体被遮挡的问题,而传统的运动分割方法如子空间聚类等都没能很好地解决这一问题.而且对于Hopkins155这个数据集来说,视频的场景基本上都比较小,而且相机大多固定,所以要对这种视频进行运动分割,应该有最适合的矩阵模型去对视频的运动进行拟合.针对这些问题,该文提出了一种基于相似度矩阵和单应性矩阵的运动分割方法,用假设估计的方法与单应性矩阵模型去拟合运动场景,有序残差核计算出相似度,再利用特征轨迹之间的相似度构造相似度矩阵,最后对其进行累加以解决遮挡问题.实验结果表明,此方法在对Hopkins155数据集进行运动分割的实验中,取得了不错的效果.
运动分割 单应性 相似度矩阵 假设估计 有序残差核