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视频运动对象分割及其应用研究的开题报告 一、选题背景及意义 随着视频技术的飞速发展，视频运动对象分割（Video Object Segmentation，VOS）已成为当前视频领域的热点研究方向。在实际应用中，视频中存在着多个运动的对象，如人物、车辆等。而通过VOS技术，我们可以将视频中的每个运动对象分离出来，为后续的视频分析、识别、跟踪等应用提供更为精准的数据支持。此外，VOS技术也可以应用于视频编辑、视频特效、虚拟现实等领域，具有广泛的应用前景。 二、研究问题 （1）VOS技术的定义及实现原理 （2）现有的VOS方法及其优缺点分析 （3）针对现有VOS方法的不足，如何提出改进的VOS方法，提高分割效果 （4）VOS技术在实际应用中的展望 三、研究内容和方法 （1）深入阅读相关文献，掌握VOS技术的定义、发展历程和实现原理 （2）对现有的VOS方法进行梳理和分析，总结其优缺点 （3）针对现有方法的不足，提出改进的VOS方法，并进行实验验证，评估其分割效果 （4）探究VOS技术在实际应用中的潜在应用场景 四、预期成果 （1）对VOS技术的理解更加深入，能够归纳总结现有VOS方法的优缺点 （2）能够提出具有改进意义的VOS方法，提高视频对象分割效果 （3）可以评估和比较不同方法的实验结果，论证提出的VOS方法的有效性 （4）能够探究VOS技术在实际应用中的潜在场景并提出应用建议 五、研究计划及进度安排 研究时间：2021年6月至2022年5月 （1）文献阅读和调研：2021年6月至2021年8月 （2）对现有VOS方法进行分析和总结：2021年9月至2021年11月 （3）提出改进的VOS方法并进行实验验证：2021年12月至2022年2月 （4）VOS技术在实际应用中的探索与建议：2021年3月至2021年5月 六、预期参考文献 [1] Bao W, Cao X, Zhang L, et al. CNN in MRF: Video object segmentation via inference in a hybrid graph model[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 5408-5417. [2] Wang N, Ye Y, Tian Q, et al. Video object segmentation through spatially accurate and temporally dense extraction of primary object regions[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 5667-5676. [3] Cheng G, Han J, Zhou S, et al. A survey on object detection in optical remote sensing images[C]//In Proceedings of the IEEE Conference on Geoscience and Remote Sensing. 2016: 4955-4958. [4] Cao X, Li Y, Kong Y, et al. Vos-gan: Adversarial learning for video object segmentation with few annotations[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020: 644-661. [5] Fu H, Xu D, Zhang B, et al. Object-based visual attention for complex video scenes[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2013: 305-312.