面向監(jiān)控視頻的結(jié)構(gòu)化描述算法及其并行優(yōu)化.pdf

1、隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用的越來(lái)越普遍，海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的描述與管理成為最亟需解決的問(wèn)題?；谖谋镜拿枋龇绞诫m然具有很強(qiáng)的語(yǔ)義交互性，但較多的人工參與使其在面向海量數(shù)據(jù)時(shí)力不從心；基于內(nèi)容的描述方式雖然消除了生成描述時(shí)的人工參與，但底層特征與語(yǔ)義描述間存在“語(yǔ)義鴻溝”，語(yǔ)義交互性不強(qiáng)。視頻結(jié)構(gòu)化描述方式綜合了文本描述和內(nèi)容描述的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)具有自動(dòng)化和語(yǔ)義交互性強(qiáng)的特點(diǎn)，逐漸成為視頻內(nèi)容描述領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文基于MPE G-7，提

2、出了一個(gè)通用的監(jiān)控視頻結(jié)構(gòu)化描述方案，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)全自動(dòng)的結(jié)構(gòu)化描述算法框架，并在提高算法框架的語(yǔ)義交互性和實(shí)時(shí)性兩方面作了深入研究。本文的主要研究工作如下：
　　首先，針對(duì)通用MPE G-7結(jié)構(gòu)化描述方案存在的冗余和歧義問(wèn)題，本文分析了監(jiān)控視頻的特點(diǎn)，相應(yīng)地定制了MP EG-7，提出了面向監(jiān)控視頻的結(jié)構(gòu)化描述方案，具有兼容MPE G-7、支持語(yǔ)義描述、側(cè)重運(yùn)動(dòng)目標(biāo)等特點(diǎn)，解決了結(jié)構(gòu)化描述的通用性問(wèn)題。
　　接

3、著，本文基于提出的結(jié)構(gòu)化描述方案，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)全自動(dòng)化的監(jiān)控視頻結(jié)構(gòu)化描述算法框架，解決了傳統(tǒng)視頻描述系統(tǒng)中需要大量人工參與的問(wèn)題。
　　隨后，本文深入研究了算法框架中的語(yǔ)義特征提取模塊，解決了結(jié)構(gòu)化描述的交互性問(wèn)題。針對(duì)顏色的語(yǔ)義化，本文建立了顏色映射表，由提取的底層顏色特征準(zhǔn)確地獲取了目標(biāo)的顏色名稱，為目標(biāo)的顏色語(yǔ)義檢索提供了重要的基礎(chǔ)；針對(duì)紋理的語(yǔ)義化，本文提出了提取Tam ura感知語(yǔ)義以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的紋理類別的算法，解

4、決了自動(dòng)紋理語(yǔ)義標(biāo)注的問(wèn)題；針對(duì)形狀的語(yǔ)義化，本文研究了結(jié)合底層形狀特征和S VM的形狀分類算法，消除了形狀語(yǔ)義與底層特征的“語(yǔ)義鴻溝”，大大增強(qiáng)了描述在實(shí)際應(yīng)用中的交互性。
　　最后，本文面向多核CPU平臺(tái)，針對(duì)串行結(jié)構(gòu)化描述算法，提出了一個(gè)多層次并行優(yōu)化算法。在算法頂層，利用算法的時(shí)域獨(dú)立性，設(shè)計(jì)了流水線并行優(yōu)化算法；在算法中層，利用算法模塊的功能獨(dú)立性，設(shè)計(jì)了功能劃分并行優(yōu)化算法；在算法底層，利用算法處理數(shù)據(jù)時(shí)的獨(dú)立性，設(shè)計(jì)