對象密集場景的選擇式特征背景減除方法研究及應(yīng)用的開題報告一、選題背景隨著計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，圖像處理技術(shù)在許多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，其中之一就是虛擬現(xiàn)實技術(shù)。虛擬現(xiàn)實技術(shù)需要對真實場景進(jìn)行建模，而建模的過程中需要對場景中的目標(biāo)進(jìn)行分割，以便對其進(jìn)行建模和渲染。目標(biāo)分割技術(shù)是計算機視覺中非常重要的研究方向之一，它在各種應(yīng)用領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用。然而，當(dāng)目標(biāo)與背景之間的對比度不夠明顯的時候，傳統(tǒng)的目標(biāo)分割方法很難得到良好的結(jié)果。因此，針對對象密集場景中的目標(biāo)分割問題，選擇式特征背景減除方法成為了一種有效的解決方案。二、研究內(nèi)容本文將重點研究選擇式特征背景減除方法，主要包括以下幾個方面：1.研究選擇式特征背景減除方法的原理和實現(xiàn)方法。2.選擇適合的特征參數(shù)進(jìn)行目標(biāo)分割，并對相應(yīng)的特征參數(shù)進(jìn)行分析和優(yōu)化。3.設(shè)計和實現(xiàn)一個對象密集場景的目標(biāo)分割系統(tǒng)，并進(jìn)行實驗驗證。4.對選擇式特征背景減除方法在目標(biāo)分割中的應(yīng)用進(jìn)行評估，對比其與其他方法的差異和優(yōu)劣。三、研究意義本文的研究意義主要在于解決對象密集場景下的目標(biāo)分割問題。選擇式特征背景減除方法相比傳統(tǒng)的目標(biāo)分割方法，能夠更好地適應(yīng)不同的場景需求，能夠提高目標(biāo)分割的準(zhǔn)確度和效率，具有廣泛的實用價值。在虛擬現(xiàn)實技術(shù)、智能監(jiān)控領(lǐng)域等方面中都有著廣泛的應(yīng)用。四、研究方法本文的研究方法主要包括以下幾個方面：1.文獻(xiàn)綜述。對選擇式特征背景減除方法以及其在目標(biāo)分割中的應(yīng)用進(jìn)行深入分析和研究，對目前的研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)。2.算法設(shè)計。根據(jù)文獻(xiàn)綜述的結(jié)果，設(shè)計與選擇適合的特征參數(shù)進(jìn)行目標(biāo)分割的具體算法，并進(jìn)行相關(guān)的優(yōu)化和改進(jìn)。3.系統(tǒng)實現(xiàn)。設(shè)計并實現(xiàn)一個完整的對象密集場景的目標(biāo)分割系統(tǒng)，進(jìn)行實驗驗證。4.對比分析。與其他目標(biāo)分割方法進(jìn)行對比分析，評價選擇式特征背景減除方法的優(yōu)劣性。五、預(yù)期結(jié)果本文的預(yù)期結(jié)果主要包括以下幾個方面：1.完成對選擇式特征背景減除方法的綜述，總結(jié)其在目標(biāo)分割中的應(yīng)用現(xiàn)狀。2.設(shè)計一種適用于對象密集場景的目標(biāo)分割算法，實現(xiàn)對目標(biāo)的準(zhǔn)確分割。3.設(shè)計并實現(xiàn)一個針對對象密集場景的目標(biāo)分割系統(tǒng)，并進(jìn)行實驗驗證。4.對選擇式特征背景減除方法在目標(biāo)分割中的效果進(jìn)行評測分析，了解其在精度、魯棒性和計算效率等方面的優(yōu)缺點。六、進(jìn)度安排第一階段：2021年10月-2022年1月完成文獻(xiàn)綜述，熟悉選擇式特征背景減除方法，設(shè)計算法流程與思路。第二階段：2022年2月-2022年5月具體算法設(shè)計，對比分析其他目標(biāo)分割方法的差異與優(yōu)劣，討論優(yōu)化選擇式特征背景減除方法。第三階段：2022年6月-2022年8月系統(tǒng)實現(xiàn)，針對對象密集場景設(shè)計并實現(xiàn)系統(tǒng)，開展目標(biāo)分割實驗。第四階段：2022年9月-2022年11月對實驗結(jié)果進(jìn)行分析與總結(jié)，對選擇式特征背景減除方法在目標(biāo)分割中的應(yīng)用進(jìn)行評價。第五階段：2022年12月完成論文撰寫和答辯準(zhǔn)備工作。七、參考文獻(xiàn)1.Wang,J.,Zhang,J.,Hua,G.,&Zhang,C.(2018).Fastvideoobjectsegmentationbasedonadaptivebackgroundsubtractionandmultiplemotioncues.Neurocomputing,314,83-97.2.Yuan,C.,Sun,F.,Zhang,L.,&Cheng,J.(2019).Aselectivefeaturebackgroundsubtractionmethodwithmulti-features.AppliedSciences,9(11),2334.3.Geng,Y.,Shi,Z.,Xue,K.,&Zhang,R.(2020).Afastandrobustalgorithmforforegroundobjectdetectionbasedonselectivefeaturebackgroundsubtraction.JournalofReal-TimeImageProcessing,1-14.4.Dai,Q.,Zhu,Y.,&Zhang,L.(2019).Objectextractionalgorithmbasedonselectivelocalfeaturedifference.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,10(4),1545-1554.5.Zhu,X.,Liang,D.,&Liang,H.(2021).Improvedselectivefeaturebackgroundsubtraction