監(jiān)控視頻中運動目標分類算法研究.pdf

1、運動目標分類是視頻智能分析中非常重要的一部分，隨著我國安全問題日益突出，智能視頻監(jiān)控已經逐漸成為保障安全的重要技術手段，研宄如何從大量的監(jiān)控視頻中獲取有價值的信息已成為必然。本文以固定攝像頭下的監(jiān)控視頻為研宄單元，以視頻運動目標檢測和跟蹤為研宄基礎，通過對監(jiān)控視頻進行一系列的處理，獲取監(jiān)控視頻中運動目標的類別信息，為監(jiān)控視頻的事件分析和行為理解提供技術基礎。本文建立了運動目標分類的技術框架，在此基礎上重點研宄了運動目標特征的提取和描述、

2、運動目標分類方法選取等關鍵技術，并對本文的技術框架進行實驗分析和驗證。
　　本研究主要內容包括：⑴提出了運動目標分類的技術體系。本文將運動目標分類按照過程劃分為運動目標檢測和跟蹤、運動目標特征提取、運動目標描述、運動目標分類四個層次，提出了一種基于局部特征和紋理特征的運動目標分類體系，該體系遵循一般的運動目標分類流程。按照從視頻底層語義到高層語義的順序展開，所獲取到的視頻目標中層語義可以建立視頻底層特征和高層語義描述聯(lián)系，方便下一

3、步監(jiān)控視頻的事件分析和行為理解。⑵提出了一種基于均勻旋轉不變局部二值模式紋理特征的目標描述算法。為克服形狀特征在目標描述中的缺點，提出基于均勻旋轉不變局部二值模式的目標描述算法，很好的克服目標形變、旋轉、角度、尺度變化帶來的影響。⑶提出了一種基于詞袋模型的局部特征目標描述算法。首先提取目標區(qū)域所有的局部特征描述子，然后利用詞袋模型將目標區(qū)域多維特征矩陣轉化為特征矢量，既保證了分類的準確度，又提高了分類的效率。⑷對運動目標分類的相關方法進