基于軌跡的監(jiān)控視頻檢索的研究.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步以及社會(huì)的發(fā)展,監(jiān)控?cái)z像頭被越來(lái)越多的安裝在小區(qū)、商場(chǎng)、街道等公共區(qū)域。這些攝像頭所拍攝的視頻一方面的作用是實(shí)時(shí)監(jiān)控許多的區(qū)域;另外一方面就是用作日后出現(xiàn)案件或者其他事情的取證分析。在后者的應(yīng)用場(chǎng)景中由于視頻數(shù)量巨大,如果單純由人工來(lái)查找所需要的視頻則會(huì)耗費(fèi)巨大的人力和時(shí)間資源,因此視頻的自動(dòng)檢索將成為迫切的需求。視頻包含了大量的信息,但同時(shí)這些信息又是非結(jié)構(gòu)化的,這個(gè)特點(diǎn)導(dǎo)致了視頻的自動(dòng)化檢索具有較大的難度。本文主要研究

2、基于軌跡的視頻檢索。從視頻的分析,軌跡數(shù)據(jù)的獲取,軌跡的預(yù)處理,到軌跡的表示方法和相似性度量等方面都進(jìn)行了相關(guān)的研究。
　　在視頻分析過(guò)程中逐幀獲取的目標(biāo)特征的數(shù)量是很大的,而目標(biāo)在一段監(jiān)控視頻中的形態(tài)通常只有有限的幾種,這樣就會(huì)有大量冗余的存在。對(duì)這些特征直接存儲(chǔ)和計(jì)算會(huì)造成空間和時(shí)間上的極大浪費(fèi)。針對(duì)此問(wèn)題本文提出了一種基于目標(biāo)外觀特征的分層聚類(lèi)方法來(lái)獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的關(guān)鍵對(duì)象。該方法利用改進(jìn)的主顏色直方圖和邊方向直方圖來(lái)進(jìn)行目標(biāo)

3、之間相似性的計(jì)算,能夠很好的體現(xiàn)目標(biāo)的整體及局部變化情況。
　　由于當(dāng)前跟蹤算法的固有局限,加上視頻中遮擋問(wèn)題的存在,視頻分析中獲取的軌跡集合中可能存在多條軌跡片段屬于同一目標(biāo)的情況,這將對(duì)軌跡的表示和檢索造成影響。針對(duì)此問(wèn)題,本文提出了一種基于目標(biāo)關(guān)鍵運(yùn)動(dòng)對(duì)象特征的雙向時(shí)空連續(xù)性軌跡片段關(guān)聯(lián)方法來(lái)將這些本屬于同一目標(biāo)的多條不同軌跡片段關(guān)聯(lián)起來(lái),然后通過(guò)填充算法來(lái)形成一條完整的長(zhǎng)軌跡,以提高軌跡表示的可靠性和檢索的準(zhǔn)確性。

4、　　原始的軌跡數(shù)據(jù)量龐大,并且不能進(jìn)行有效的相似性度量。所以基于軌跡的檢索的主要任務(wù)就是軌跡的表示以及對(duì)應(yīng)的相似性度量。軌跡表示就是將軌跡參數(shù)化,并用這些參數(shù)來(lái)對(duì)軌跡進(jìn)行表示。本文利用Gabor濾波來(lái)對(duì)軌跡進(jìn)行多通道頻譜分析,然后獲取軌跡中的關(guān)鍵點(diǎn)。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)處目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向的改變情況分析來(lái)用特定的字符對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行編碼,同時(shí)保存在多通道頻譜分析中獲取的關(guān)鍵點(diǎn)的頻率。這樣就將軌跡參數(shù)化為一個(gè)字符串。通過(guò)計(jì)算最小編輯距離就可以得到軌跡間的相