原创力文档- 1、本文档共7页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：19108035856(电话支持时间：9:00-18:30)。
不同目标先验下的视频目标分割及其对抗攻击算法研究
摘要：视频目标分割是计算机视觉领域的重要研究内容之一，其在视频分析、智能监控等领域具有广泛的应用。在本文中，我们从不同目标先验的角度出发，分别探讨了基于传统非深度学习算法（如基于超像素、基于密度聚类）和深度学习算法（如FCN、Mask R-CNN）的视频目标分割方法，并对不同算法的性能进行了比较。同时，我们还针对视频目标分割的安全性问题，提出了对抗攻击的挑战以及不同算法的对抗攻击方法，并对其效果进行了评估。实验结果表明，本文提出的方法在不同目标先验下均具有较好的分割效果，并且对抗攻击下的鲁棒性较强，具有良好的应用前景。 关键词：视频目标分割；
文档评论（0）