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針對目前室內場景視頻中關鍵物體的檢測、跟蹤及信息編輯等方面主要是采用人工處理方式，存在效率低、精度不高等問題，提出了一種基于紋理信息的室內場景語義標注學習方法。首先，采用光流方法獲取視頻幀間的運動信息，利用關鍵幀標注和幀間運動信息進行非關鍵幀的標注初始化；然后，利用非關鍵幀的圖像紋理信息約束及其初始化標注構建能量方程；最后，利用圖割方法優化得到該能量方程的解，即為非關鍵幀語義標注。標注的準確率和視覺效果的實驗結果表明，與運動估計法和基于模型的學習法相比較，所提基于紋理信息的室內場景語義標注學習法具有較好的效果。該方法可以為服務機器人、智能家居、應急響應等低時延決策系統提供參考。
隨著互聯網及大數據多媒體的高速發展，社會生產中產生了海量的視頻數據，同時也對這些信息的應用提出了更多的需求。如何高效檢索視頻內容并標注，已然成為大數據、機器視覺及多媒體應用領域研究的熱點。如室內場景下在監控視頻中進行關鍵物體的檢測和跟蹤目前仍然需要依賴人工的輔助。同時，近年來虛擬現實技術也在快速發展，在應用中虛擬場景以及物體的編輯處理也是一個亟需解決的問題。
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