技术特征：
技术总结
本发明提供一种近邻可逆的视频前景物体序列检测分割方法及系统，其中，方法包括：将视频的每一视频帧划分为超像素块；利用视觉关注属性特征表征每一个超像素块；构建并训练深度神经网络，预测每一个超像素块在空域上的初始前景度值；利用视觉关注属性特征在不同视频帧之间构建近邻可逆矩阵；利用近邻可逆矩阵传播超像素块的初始前景度值，构建迭代优化问题，求解超像素块在时空域上的最终前景度值；将超像素块的最终前景度值进行像素级转化；采用形态学平滑操作对像素的最终前景度值进行优化处理；根据像素的最终前景度值判定所述像素是否属于视频前景物体序列。本发明处理视频无需设置先验假定条件，尤其适用于包含复杂场景的大数据集。
技术研发人员：李甲;陈小武;周彬;赵沁平;夏长群;郑安林;张宇
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：2017.02.24
技术公布日：2017.07.14