视频分割技术：方法、挑战与应用

随着互联网、社交媒体和移动设备的快速发展，视频数据量激增。这些视频包含大量信息，但大规模高效分析具有挑战性。因此，通过分割和跟踪技术识别视频中的目标对象至关重要。本文深入探讨视频分割的细节，介绍不同分割方法、面临的挑战以及该领域的未来潜力。

什么是视频分割？

视频分割是根据视频场景中的特定属性或语义将视频分离为多个区域或关键兴趣点的过程。这些语义通常包括对象边界、运动、颜色、纹理或其他视觉上下文。其目标是将视频中的不同对象和时间事件分离，从而提供更详细和结构化的视觉内容表示。视频分割问题是计算机视觉领域的基础性挑战，在自动驾驶、自动化监控、增强现实和机器人等领域有广泛的应用前景。

分割基于颜色或形状等相似性将图像中的像素划分为多个区域，并生成前景掩码。跟踪用于确定目标在视频图像中的精确位置并生成对象边界框。跟踪对于智能监控和可扩展的视频搜索与检索至关重要，因为它有助于跨帧识别和定位对象。尽管分割和跟踪看似是两个独立的问题，但实际上它们通常密不可分。解决一个问题的方案往往隐含或显式地涉及另一个问题。

通过对象分割生成的掩码提供了可靠的对象观测，有助于解决遮挡、变形和缩放等问题，从根本上避免跟踪失败。另一方面，对象跟踪估计图像序列中运动对象的轨迹。这有助于分割算法确定对象位置，并减少快速运动对象、复杂背景和相似对象的影响。因此，同时解决视频对象分割（VOS）和基于分割的对象跟踪（SOT）问题通常能带来更好的性能，同时克服各自的困难。这种组合方法在文献中通常被称为视频对象分割与跟踪（VOST）。下图展示了视频分割的实际应用。逐帧分析突出了对象分离以及这些对象在图像序列中的连续跟踪。

视频分割的方法

视频分割可以在多个粒度级别上进行，从单个镜头内的独立项目到完整的镜头或场景。它还可以在视频处理管道的不同阶段进行，从原始视频数据到提取的特征或注释。下图总结了用于视频分割的几种方法和技术。

SOT 方法旨在跨帧跟踪单个目标对象，并在其移动时保持边界框。尽管 SOT 方法也被广泛使用，但本文更侧重于视频分割而非对象跟踪。因此，下一节将简要探讨行业中当前使用的 VOS 技术。

无监督 VOS 方法（UVOS）

顾名思义，无监督 VOS 方法依赖于在没有标记数据的情况下分割视频中的对象。模型应理想地学习视频中对象的外观和运动，假设目标对象具有不同的运动或频繁出现，并自动将其分割出来。

早期的 UVOS 方法是几何性质的，主要遵循经典的背景减法，其中模拟每个像素的背景外观，并将快速变化的像素视为前景。这些层中的任何显著变化都表示运动对象。组成变化区域的像素被标记以供进一步处理。背景减法方法可以根据所使用的运动维度进一步分类：

• 静止背景

• 经历 2D 参数运动的背景

• 经历 3D 运动的背景

尽管这种方法取得了一些成功，但它严重依赖于相机稳定、缓慢移动和刚性的假设。

后来的 UVOS 方法在点轨迹技术中取得了成功，其中运动信息在较长时间段内被分析以解决 VOS 问题。运动可以是分割视频到不同对象的有力感知线索。其中一种技术是光流法，其中估计密集运动场（即每个像素从一帧到下一帧的运动）。光流法假设亮度恒定，即同一对象在跨帧移动时亮度不变。它还假设对象位置在连续帧之间不会发生剧烈变化。下图展示了光流法的实际应用。在每一帧中估计运动场以识别前景中的运动对象并分割它。

无监督技术通常适用于视频分析而非视频编辑，特别是在需要灵活分割任意对象的情况下。UVOS 的一个广泛应用是视频会议中的虚拟背景。

半监督 VOS 方法（SVOS）

半监督 VOS 技术在首帧或关键帧中提供初始对象掩码，然后模型自动学习在剩余帧中分割对象。半监督技术结合了监督和无监督技术的优势，以实现更高的准确性和效率。

广义上，SVOS 技术可以分为两大类：时空图方法和基于 CNN 的方法。

时空图方法 - 这些方法创建时空图以在视频帧之间传播初始对象掩码。早期方法依赖于手工制作的特征（如外观和运动线索）来表示对象并形成时空连接。技术通常涉及像素、超像素或基于块的表示，每种表示在平衡计算成本和分割细节方面具有独特优势。图结构（如条件随机场（CRF）或马尔可夫随机场（MRF））优化跨帧的标签传播，旨在实现标签一致性和时间连贯性，同时解决遮挡和快速运动等复杂视频动态。

基于 CNN 的方法 - 基于 CNN 的 SVOS 方法利用深度学习进行更高级的分割，分为基于运动和基于检测的类型。基于运动的方法结合光流通过跟踪对象运动传播掩码，通常使用循环网络建模时间依赖性。与此同时，基于检测的方法从初始帧构建外观模型，随着帧的进展进行微调以适应变化。尽管对时间不一致具有鲁棒性，但基于 CNN 的方法可能难以应对快速的外观变化，需要在自适应外观建模方面进一步创新以在多样化的视频场景中保持稳定性能。

SVOS 技术需要较少的标记数据，因此在获取标记数据困难或昂贵的情况下特别有用。与 UVOS 技术相比，由于人工输入，SVOS 在定义目标对象方面更加灵活。此外，结合使用的无监督技术可以帮助提高分割结果的鲁棒性和泛化能力，因为它们可以考虑标记数据中可能遗漏的额外上下文和信息。SVOS 非常适用于移动电话上的用户友好视频内容创作。例如，借助 SVOS，移动视频编辑应用程序可以允许用户在场景中隔离或突出显示特定的人或对象（如家庭视频中的宠物），而无需大量手动编辑。应用程序可以通过最少的用户输入提供准确的对象分割，实现快速简便的视频定制。

交互式 VOS 方法（IVOS）

SVOS 模型设计为在目标识别后自动运行，而 IVOS 系统在整个分析过程中纳入用户指导。

IVOS 结合了图分割、活动轮廓和 CNN 技术以提高准确性和用户控制。基于图的方法（如图割和随机游走算法）通过基于用户定义的标记分割帧来定义对象，而活动轮廓模型使用初始点演化曲线以捕捉帧进展中的对象边界。

与此同时，基于 CNN 的方法利用深度学习通过将用户反馈直接整合到模型预测中以提高分割准确性。模型不需要每一帧都输入，而是使用用户在关键帧上提供的输入（如初始涂鸦或额外标记）来指导分割过程。在下图中，用户在首帧的目标对象上提供初始涂鸦，模型使用该涂鸦在视频中生成分割掩码。然后代理使用质量向量评估这些掩码的质量，并推荐可能需要额外输入的帧。用户可以在这些推荐的帧上添加更多涂鸦以优化分割。这种方法允许模型基于用户输入逐帧调整，在不需每一帧反馈的情况下提高精度。模型在帧之间插值，适应对象外观或位置的变化以在整个视频中保持准确的分割。

尽管触摸屏设备有时会使精确输入具有挑战性，但 IVOS 技术（尤其是使用 CNN 的技术）提供了越来越有效的工具，以实现视频内容中的高质量多对象分割。

IVOS 可以获得高质量的分割，适用于计算机生成图像（CGI）和视频后期制作，其中可以进行细致的人工干预。

视频分割的应用

视频分割有多种应用，并在多个行业中使用。

实时监控和安防 - 可以使用视频分割在实时安防摄像头 feed 中自动识别特定对象或人员，这在识别潜在威胁或检测可疑行为方面非常有益。

交通 - 视频分割还可用于分析交通摄像头 footage 以帮助识别和预防事故，同时监控驾驶员行为。

视频编辑 - 在现代社交媒体驱动的世界中，视频分割的一个关键用途是在视频编辑工具中。AI 模型可以轻松识别和提取视频中的特定对象、场景或动作。这为视频编辑和内容创作者节省了大量时间，使他们能够快速轻松地编辑视频并大量制作高质量内容。

体育分析 - 视频分割在体育领域也有益。分析运动员动作和跟踪运动员运动可以帮助教练提高运动员表现并做出战略决策。

AR/VR 与娱乐 - 视频分割是增强现实（AR）和虚拟现实（VR）背后的关键技术，因为它允许将数字元素叠加在真实图像上。将虚拟对象整合到真实环境中以及跟踪用户/对象在虚拟环境中的运动得益于视频分割技术。

医疗保健 - 视频分割在医疗保健领域非常有益，因为它可用于监测生命体征并检测医学视频（如内窥镜检查）中的异常。它还可用于持续监测患者的运动和动作，这在物理康复中非常有益。

视频分割的挑战

尽管视频分割有许多好处和应用，但在使用该技术时仍需注意几个持续的挑战和限制。其中一些包括：

视频质量 - 影响视频质量的几个因素也会阻碍视频分割的性能。这包括光照变化、分辨率、帧率、变形、运动模糊、尺度变化等。多年来，已经采取了许多措施来处理对象外观的变化、深度学习方法和多尺度特征等。颜色直方图和纹理特征也有助于应对不同的光照条件。然而，它仍然不完美，还有许多持续的努力来改进性能。

遮挡和复杂性 - 当一个对象遮挡另一个对象的视图时，会发生遮挡，这使得跟踪变得相当困难。已经采取了一些措施来通过使用多个摄像头或深度传感器来处理遮挡。如果场景本质复杂并且有多个对象、事件、反射和遮挡，这也使得识别和分割视频内容变得相当具有挑战性。

时间一致性 - 如果视频内容在帧与帧之间突然且显著变化，则很难在帧之间保持分割的一致性。使用光流、运动特征和循环神经网络（RNN）可以在一定程度上缓解这个问题。

计算复杂性 - 视频分割可能在计算上相当昂贵，尤其是在处理大规模高分辨率视频数据集时。需要采取措施保持分割过程的可扩展性，以便在执行实时视频分割时延迟最小。

视频分割的未来

视频分割技术及其性能将在未来不断发展，以下列出了该领域的一些新兴趋势：

同时 VOS 和 VOT 预测：最近的端到端方法侧重于在 VOS 和 VOT 过程中预测高度准确的像素级对象掩码，同时识别对象的边界框位置。这种方法提高了速度和精度，这两个关键因素在需要即时反馈而不影响分割交付的应用中至关重要。

细粒度 VOS 和 VOT：高清视频的发展需要细化和增强跟踪和分割过程，针对不同背景下的细小对象。这些特征通常具有重要的语义意义，这对于准确的对象识别至关重要，因此需要专门的技术来确保这些特征被准确识别和跟踪。

VOST 的泛化性能：VOST 算法在跨不同场景和对象类别泛化方面面临困难，特别是在无约束的环境中。尽管深度学习和广泛的数据集提供了部分解决方案，但增强 VOST 方法以处理多样化的外观和复杂的运动仍然是关键的研究重点。

多摄像头 VOST：使用多个摄像头可以促进给定共享环境中的分割和跟踪。必须考虑不同的摄像头角度，允许在多摄像头上下文中进行同步分析的技术增强了多摄像头配置中的对象跟踪能力。

3D VOST：3D 空间中的 VOST 将有益于自动驾驶导航和 3D 建模等应用。这些技术有助于绑定 3D 空间中的对象边缘，这有助于执行障碍物避免和虚拟重建等活动，并简化机器人和基础设施建模中的复杂应用。

结论

在视频内容创作时代，视频分割和跟踪任务获得了特殊的相关性，并受到智能应用的出现支持。更多实践表明，这些方法广泛应用于实时观察、自动驾驶车辆、视频制作或医疗保健等领域，其中跟踪和识别对象的精度至关重要。随着端到端深度学习方法的兴起，VOST 技术已经发展得相当显著，显示出多种潜力，如多摄像头实现、细粒度对象定位和 3D 渲染。

然而，在不同的复杂操作环境中获得高水平的泛化和计算效率仍然是一个开放的问题。VOST 技术的进一步发展将致力于解决速度和精度之间的权衡，引入跨域环境中更好的对象识别，以及更优化的实时处理，为更全面和灵活的视频分析工具提供机会。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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