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摘要
针对传统视频流在存储、传输过程中,存在通过像素域实现分割无法满足实时需求的问题,提出一种改进CycleGan模型分割方法。利用生成器对与判别器对,构建出循环生成式对抗网络模型,就其循环一致性损失展开优化,得到添加多尺度结构相似性损失后的循环一致性损失;基于视频压缩域的二维矢量场,经滤波处理、运动向量特征表征、全局运动补偿等阶段,将视频分割转变为在高斯背景信号里提取非高斯目标信号的问题,采用四阶矩与改进的循环生成式对抗网络模型,实现视频压缩域分割。仿真阶段,模拟分割一组动画视频流,视觉效果与数据指标验证出,所提方法具有一定的有效性,较好地保留了视频对象及其边缘细节,且实时性与精准性优势显著。
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单位太原工业学院; 扬州大学
