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中文摘要：
传统的语义对象分割研究集中于从视频中分割出运动对象，常采用空域信息与时域信息的融合策略，此类分割方法大多存在分割性能不够高、普遍适用性不强和难以满足不同用户要求等缺陷。为解决上述问题，本项目组发展了基于视觉关注度的语义对象分割方法。首先，利用多种空域特征及运动特征来生成象素级的视觉显著性图，或用来表征区域、边界、区域组合的关注度以及人脸关注度，并提出种子区域生长、边界链接等多种分割方法来自动提取语义对象，提高了对象分割的可靠性。在此基础上，为了高效率地分割视频中的语义对象，提出了基于统计模型如高斯混合模型及非参数核密度估计、Markov随机场、匹配矩阵等多种对象分割和跟踪方法，解决了对象与背景颜色相似造成的分割困难，以及对象的合并和分裂、新对象出现、多对象跟踪等问题。针对允许用户交互的应用，提出了基于图切割的交互式对象分割方法，能够通过简捷的交互反映用户的语义意图来即时地修正对象，可满足用户对于分割质量的个性化要求。本项目的研究成果对于语义对象分割理论的发展有重要意义。已出版专著1部；发表论文26篇，其中SCI检索的国际期刊论文7篇，EI检索18篇；申请发明专利4项；延伸应用项目1项。
结论摘要：
英文主题词Semantic object segmentation; Visual attention; Kernel density estimation; Gaussian mixture model; Interactive segmentation
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