前景分割是計算機視覺和圖形學中的一個重要任務，旨在估計輸入圖像中精確的前景物體掩膜。這個過程可以通過不同的方法來實現，包括基於像素的方法和基於語義信息的方法。
基於語義信息的前景分割：
多層次信息表示：前景物體可以用中心的目標主體、粗粒度的邊緣和細粒度的細節等不同層次的信息來表示。通過抽取編碼了這些信息的CNN特徵並進行融合，可以提高前景掩膜的精度。
多尺度紋理與特徵：來自痕跡分支的多尺度紋理與特徵可以有效補充語義細節結果的不足，而底層特徵則用於推理不同層次的痕跡，包括前景細節和透明度信息。這兩類特徵在解碼階段的自適應組合生成多尺度的前景特徵表達，用於預測alpha通道掩膜。
視頻前景對象分割：
非監督視頻分割算法：利用高層次的語義信息，可以將視頻分割問題轉化為在圖模型中選擇最相關區域的問題。使用最短路徑算法可以得到全局最優解，並引入全局前景模型對選擇區域進行約束，以提高分割精度。
互動式前景分割：
用戶標註：通過用戶在圖像中標定矩形框來界定分割目標，矩形外的區域被自動認為是背景。然後，用戶可以通過標註前景和背景區域來細化分割結果。
綜上所述，前景分割可以通過結合多層次信息、使用高層次語義信息和互動式用戶標註等方法來實現高精度的分割結果。這些方法在視頻檢索、視頻分析和理解、視頻分類等領域有著廣泛的套用。