视频分割技术：方法、挑战与应用

视频分割：方法、挑战与应用

随着互联网、社交媒体和移动设备的飞速发展，视频数据的生成量激增。这些视频包含了海量信息，但对其进行大规模的有效分析具有挑战性。因此，利用分割和跟踪技术识别视频中的感兴趣对象对于高效分析至关重要。本文深入探讨视频分割的细节，讨论了不同的分割方法、面临的挑战以及该领域的潜在未来。

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（如物体边界、运动、颜色、纹理或其他视觉上下文），将视频分离成多个区域或关键兴趣点的过程。其目标是分离视频中的不同物体和时态事件，从而为视觉内容提供更详细和结构化的表示。视频分割问题是计算机视觉领域中基础且具有挑战性的课题，在自动驾驶、自动化监控、增强现实和机器人技术等多种应用中具有广泛潜力。

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，并从背景中生成前景掩码。跟踪用于确定目标在视频图像中的确切位置并生成物体边界框。对于智能监控和可扩展的视频搜索与检索而言，跟踪至关重要，因为它有助于跨帧识别和定位物体。虽然分割和跟踪看起来是两个独立的问题，但实际上它们往往密不可分。解决一个问题的方案通常隐含或显式地涉及解决另一个问题。

通过物体分割生成的掩码提供了可靠的物体观测，有助于从根本上解决遮挡、形变和尺度变化等问题，避免跟踪失败。另一方面，物体跟踪估计运动物体在图像序列中的轨迹。这有助于分割算法确定物体位置，并减少快速运动物体、复杂背景和相似物体的影响。因此，将视频物体分割与基于分割的物体跟踪结合起来解决，通常能获得更好的性能，同时克服各自的困难。这种组合方法在文献中常被称为视频物体分割与跟踪。

下图展示了视频分割的实际应用。逐帧分析突出了在图像序列中对物体的分离和持续跟踪。

视频分割方法

视频分割可以在多个粒度级别上进行，从镜头中的单个物体到完整的镜头或场景。它也可以在视频处理流程的不同阶段进行，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多种方法和技术。

SOT方法旨在跨帧跟踪单个目标物体，在其移动时保持其周围的边界框。虽然SOT方法也被广泛使用，但正如标题所示，本文更侧重于视频分割而非物体跟踪。因此，下一节将简要探讨当前行业中使用的VOS技术。

无监督VOS方法

顾名思义，无监督VOS方法依赖于在没有任何标注数据的情况下分割视频中的物体。理想情况下，模型应学习视频中物体的外观和运动，假设所讨论的物体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除方法，即模拟每个像素的背景外观，并将快速变化的像素视为前景。这些层之间的任何显著变化都代表一个运动物体。构成变化区域的像素被标记以供进一步处理。背景减除方法可根据所利用运动的维度进一步分类：

• 固定背景
• 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，但它严重依赖于摄像机稳定、缓慢移动和刚性的假设。

UVOS后来的方法在点轨迹技术上取得了成功，其中运动信息在较长的时间段内被分析以解决VOS问题。运动可以是分割视频中不同物体的强大感知线索。其中一种技术是光流法，它估计密集运动场（即每个像素从一帧到下一帧的运动）。光流法假设亮度恒定，即同一物体在跨帧移动时亮度不变。它还假设物体的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应用。通过估计每帧的运动场，以找出前景中的运动物体并进行分割。

无监督技术通常适用于视频分析而非视频编辑，尤其是在需要灵活分割任意物体的情况下。UVOS的一个广泛应用是我们视频会议中的虚拟背景。

半监督VOS方法

半监督VOS技术在第一帧或关键帧中被输入一个初始物体掩码，然后模型自动学习在剩余帧中分割该物体。半监督技术结合了监督和无监督技术的优点，以达到更高的准确性和效率。

广义上说，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物体掩码。早期方法依赖于手工制作的特征（如外观和运动线索）来表示物体并形成时空连接。技术通常涉及基于像素、超像素或块的表示，每种在平衡计算成本和分割细节方面各有优势。条件随机场或马尔可夫随机场等图结构优化了跨帧的标签传播，旨在实现标签一致性和时间连贯性，同时处理遮挡和快速运动等复杂的视频动态。
• 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，可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，通过跟踪物体运动来传播掩码，通常使用循环网络来建模时间依赖性。而基于检测的方法则从初始帧构建外观模型，并随着帧的进展进行微调以适应变化。尽管基于CNN的方法对时间不一致性具有鲁棒性，但它们可能难以处理快速的外观变化，需要在适应性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的性能。

SVOS技术需要更少的标注数据，因此在获取标注数据困难或昂贵的场景中特别有用。与UVOS技术相比，由于有人工输入，SVOS在定义目标物体方面更加灵活。此外，结合使用的无监督技术有助于提高分割结果的鲁棒性和泛化能力，因为它们可以考虑标注数据中可能遗漏的额外上下文和信息。SVOS非常适合用户友好的场景，例如手机上的视频内容创作。例如，利用SVOS，移动视频编辑应用可以让用户隔离或突出场景中的特定人物或物体（如家庭视频中的宠物），而无需大量的手动编辑。该应用只需最少的用户输入即可提供准确的物体分割，从而实现快速简便的视频定制。

交互式VOS方法

SVOS模型设计为一旦目标被识别就自动运行，而交互式VOS系统在整个分析过程中结合了用户指导。

交互式VOS结合了图分区、活动轮廓和CNN的技术，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物体，而活动轮廓模型使用初始点来演化曲线，在帧进展过程中捕捉物体边界。

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来提高分割准确性。该方法不需要每一帧都输入，而是利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，用户在第一帧中对目标物体提供了一个初始涂鸦，模型利用此信息在整个视频中生成分割掩码。然后，一个智能体使用质量向量评估这些掩码的质量，并建议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细化分割。这种方法允许模型基于用户输入逐帧调整，在不需每一帧都反馈的情况下提高精度。模型在帧之间进行插值，适应物体外观或位置的变化，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，但交互式VOS技术，特别是那些使用CNN的技术，为实现视频内容中高质量的多物体分割提供了越来越有效的工具。

交互式VOS可以获得高质量的分割片段，适用于计算机生成图像和视频后期制作等可以进行细致人工干预的场景。

视频分割的应用

视频分割有多种应用，并在多个行业中得到利用。

• 实时监控与安防：利用视频分割可以自动识别实时安防摄像头画面中的特定物体或人员，这对于识别潜在威胁或检测可疑行为大有裨益。
• 交通运输：视频分割也可用于分析交通摄像头画面，有助于识别和预防事故，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模型可以毫不费力地从视频中识别和提取特定物体、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处。分析运动员动作和跟踪运动员移动轨迹可以帮助教练提高运动员表现并制定战略决策。
• AR/VR与娱乐：视频分割是增强现实和虚拟现实背后的关键技术，因为它允许将数字元素叠加到真实图像上。将虚拟物体整合到现实环境中以及跟踪虚拟环境中的用户/物体移动，都是由于视频分割技术才成为可能。
• 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和检测内窥镜检查等医疗视频中的异常情况。它还可用于持续监测患者的活动和动作，这对物理康复有益。

视频分割的挑战

尽管视频分割有许多好处和应用，但在使用这项技术时也需要记住一些持续的挑战和局限性。其中包括：

• 视频质量：影响视频质量的几个因素也可能妨碍视频分割的性能。这包括光照变化、分辨率、帧率、形变、运动模糊、尺度变化等。多年来，为了处理物体外观的变化，人们做出了许多努力，例如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处理不同的光照条件。然而，它仍然不完美，并且有许多持续的努力来改进性能。
• 遮挡与复杂性：当一个物体遮挡另一个物体的视线时，就会发生遮挡，这使得跟踪变得相当困难。人们已经尝试通过使用多个摄像头或深度传感器来处理遮挡。如果场景性质复杂，存在多个物体、事件、反射和遮挡，这也使得识别和分割视频内容具有挑战性。
• 时间一致性：如果视频内容在帧与帧之间突然发生显著变化，则很难在帧之间保持分割的一致性。利用光流、运动特征和循环神经网络可以在一定程度上缓解这个问题。
• 计算复杂性：视频分割的计算成本可能相当高，尤其是在处理海量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具有最小的延迟。

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，以下是该领域的一些新兴趋势：

• 同步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物体掩码，同时识别物体的边界框位置。这种方法提高了速度和精度，这两个因素对于需要即时反馈而又不损害分割交付成果的应用至关重要。
• 细粒度VOS和VOT：高清视频的发展需要细化和增强跟踪与分割过程，以针对多样化背景中的微小、细粒度物体。这些特征通常具有重要的语义意义，这对于准确的物体识别至关重要，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算法在泛化到不同场景和物体类别方面面临困难，尤其是在不受约束的环境中。虽然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在给定共享环境集中的分割和跟踪。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，在多摄像头配置中增强了物体跟踪能力。
• 3D VOST：三维空间中的VOST将有益于自主导航和3D建模等应用。这些技术有助于在三维空间中绑定物体边缘，从而简化机器人技术和基础设施建模中的复杂应用，并促进障碍物规避和虚拟重建等活动的性能。

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，并得到了智能应用兴起的支持。更多实践表明，这些方法被广泛应用于多个领域，如实时观察、自动驾驶汽车、视频制作或医疗保健，其中跟踪和识别物体的精度至关重要。随着端到端深度学习方法的兴起，VOST技术已经取得了显著发展，显示出多种潜力，例如多摄像头实施、细粒度物体定位和3D渲染。

然而，在不同、复杂的操作环境中获得高水平的泛化能力和计算效率仍然是一个悬而未决的问题。VOST技术的进一步发展将致力于解决速度与精度之间的权衡，在跨领域环境中引入更好的物体识别，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。