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公开(公告)号：CN111783673A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010628270.2
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 针对OSVOS中因光照、颜色等因素造成的分割目标缺失，目标标记不精确的问题，提出了一种基于OSVOS的视频分割改进方法，在形态学的理论下，通过计算出视频图像的颜色分量并将其与标准库进行对比，分为光强光弱两种情况。同时通过计算颜色相似度，将其与阈值相比较后分为相似和不相似两种情况，两种影响因素对应四种情况，再对这四种情况采用不同的处理方法，包括对OSVOS的分割结果的目标缺失部分进行孔洞填充，并去除非目标的连通区域等，从而提高分割结果的质量和准确度。
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公开(公告)号：CN111783673B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010628270.2
申请日：2020-07-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 针对OSVOS中因光照、颜色等因素造成的分割目标缺失，目标标记不精确的问题，提出了一种基于OSVOS的视频分割改进方法，在形态学的理论下，通过计算出视频图像的颜色分量并将其与标准库进行对比，分为光强光弱两种情况。同时通过计算颜色相似度，将其与阈值相比较后分为相似和不相似两种情况，两种影响因素对应四种情况，再对这四种情况采用不同的处理方法，包括对OSVOS的分割结果的目标缺失部分进行孔洞填充，并去除非目标的连通区域等，从而提高分割结果的质量和准确度。
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公开(公告)号：CN111914734A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010743749.0
申请日：2020-07-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 现有技术无法充分捕获视频帧序列的时序关系，无法针对不同的特征赋予不同的权值以及在一些特殊场景下分类不准确的问题。针对上述情况，本发明提出一种面向短视频场景的主题情感分析方法，在视频帧图像处理时引入conv3D，捕获视频帧序列的时序关系，并在特征处理时引入注意力机制；对于诸如讽刺之类的场景，引入音频信息作为辅助，采用多模态情感分析，并设计一种决策融合方式来综合音频和视频两种模态，将其用于多模态情感分类，从而提升情感分析结果的正确率。
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