基于颜色纹理和SVM的体育视频分类

针对现有体育视频分类方法中采用单个特征或简单组合无法提高分类精确度问题,提出一种颜色和纹理非线性融合的特征提取方法,并进一步设计基于SVM的分类器.主要工作包括:颜色空间转换、颜色索引矩阵定义、颜色共生矩阵定义、颜色纹理提取和多分类算法设计.实验结果表明非线性融合方法比单颜色、单纹理或颜色和纹理的简单融合在体育视频分类上具有更好的类别区分度,分类精确度平均分别提高了9.94%,8.66%,6.90%.     

基于像素特征的运动块补偿算法

提出一种基于像素特征的运动块补偿算法.该算法充分利用视频图像的亮度特征与运动关系,实现了基于目标亮度特征进行分割运动块.同时针对视频图像目标运动特点,求得相应的运动方程,更加准确的反映了目标物体的真实运动,得到较为真实的运动矢量场.实验结果表明,与传统的快速分类搜索(CFS)、全搜索法(FS)相比,使用本文算法得到的视频图像帧,具有更加真实的运动矢量场,并且PSNR值相对CFS大约有20 dB的提高.     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计 算耗时问题, 以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题, 提出基于像素流的视频彩色化方法. 首先, 将参考帧与目标帧转换到 Lab 颜色空间中, 利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流, 该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置; 然后, 利用该像素流对参考帧颜色通道进行双线性插值得到目标帧颜色通道; 最后, 将得到的颜色通道与目标帧亮度通道组合得到最终的彩色化图像. 实验结果表明: 该方法得到的彩色化图像能够保持参考帧颜色的饱和度且边缘颜色清晰, 具有更高的峰值信噪比; 运算速度较基于传统光流彩色化方法大大提高.     

基于粗糙集的视频片段自动分类方法

网络的普及和交互电视的应用推动了视频分类的发展,迫切需要一种方便、快速的自动视频分类方法。本研究利用从视频片段中提取的与镜头有关的特征、颜色特征、音频特征和运动特征作为视频内容分类的可计算特征,并基于粗糙集理论,发挥其无需先验信息而从信息系统中分析多余属性的能力和从决策表中抽取规则的能力,对上述可计算特征进行分类形成规则,从而实现对视频片段的分类。     

基于颜色与边缘分布的足球视频镜头分类方法

针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法.首先利用高斯混合模型(GMM)对草地颜色建模,然后利用已建立的GMM计算出每个镜头的草地颜色分布特征.针对颜色特征对光照的敏感性,提出利用边缘分布作为颜色特征的补充,二者的结合突出了不同镜头的特点.利用所提出的特征,采用适合小样本分类问题的支持向量机(SVM)对足球视频镜头分类.实验表明,新方法的平均分类准确率可达92%以上.     

多特征融合和最小二乘支持向量机的运动视频图像分类研究

为了提高运动视频图像分类精度,提出了利用多特征融合和最小二乘支持向量机的运动视频图像分类方法.采集运动视频,采用两帧差分法分割运动视频图像,并提取运动视频图像的多个特征;将不同特征输入到最小二乘支持向量机中进行学习和训练,获得单一特征的运动视频图像分类结果;利用证据理论对单一特征的运动视频图像分类结果进行融合,得到运动...     

基于Canny算子的有效块匹配运动估计算法

为了减少噪声对配准精度的影响,降低误匹配率,提出了一种新的、有效的块匹配运动估计算法.算法利用Canny算子提取当前帧的轮廓,从而得到特征块,并将参考帧进行2值化处理,在新的匹配准则下,对特征块与参考帧进行配准.实验结果表明,匹配精度有明显提高.     

基于主动学习SVM分类器的视频分类

提出一种基于主动学习SVM分类器的视频分类算法.该算法分为两个步骤:首先分析并提取与视频类型有关的十维底层视觉特征;然后用SVM分类器建立这些底层特征与视频类型之间的联系.在获取SVM分类器所需的训练样本时,采用主动学习的方法选择对SVM分类器最"有用"的样本提供给用户进行标注,用更少的训练样本获得与大量训练样本近似的分类效果,从而减轻用户标注负担.针对多类SVM分类的主动学习问题,提出用后验概率计算分类器对未标注样本的置信度进行样本选择.实验结果表明,主动学习算法与随机采样标注的被动学习算法相比,在相同的训练样本情况下能够获得更高的分类精度;而基于后验概率选择样本的主动学习要略好于传统的基于变型空间(version space)选择样本的主动学习.     

基于随机森林特征选择的视频烟雾检测

利用随机森林算法,提出了一种基于随机森林特征选择的视频烟雾检测方法.首先,提取四种表征烟雾的特征:RGB颜色特征,小波变换高频子图,多尺度局部最大饱和度,多尺度暗通道;其次,根据烟雾图像信息模型利用无烟图片合成烟雾图片并分块得到随机森林训练样本;第三,训练随机森林进行特征选择并通过训练支持向量机得到识别烟雾块和非烟雾块的分类器,并由此得到视频图像帧的疑似烟雾区域;最后通过视频烟雾区域的凸形度和增长率分析,得到烟雾检测的结果。实验结果表明,该方法能够及时的预警烟雾同时降低火灾预警的误报率.     

一种新的自适应镜头边界检测算法

针对镜头边界检测中存在的检测效果和检测阈值依赖人工经验的问题,提出了一种新的自适应镜头边界检测算法.该算法以视频帧窗口中亮度帧差到帧差均值的距离作为切变检测特征,根据该距离值的变化程度自动选取切变最优化阈值;以视频帧序列中的颜色帧差为渐变检测特征,对该帧差进行数量级量化,直接利用量化结果判定渐变,实现了镜头检测的自适应.实验结果表明,该算法对切变的查准率和查全率分别为96.74%和97.41%,对渐变的查准率和查全率分别为92.34%和89.67%,对于不同类型的视频检测效果稳定.     

一种新的基于分块的视频压缩感知算法

提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行. 为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块后和参考帧对应块作比较然后调整采样策略. 非参考帧的采样可以为参考帧提供更多的信息,使得在采样数目很少的情况下得到更高的视频质量. 同时算法可以根据视频帧内部的纹理复杂程度自适应地调整采样速率,优化资源配置. 实验结果表明,相对于一般的压缩采样算法,本算法使用比以往算法少20%以上的采样值,得到的结果既符合人眼观察又有最高的信噪比.      

分布式视频编码中量化失真和LDPC编解码失真的优化

针对分布式视频编码中的量化失真和LDPC（Low Density Parity Check）编解码失真问题,提出了基于边缘分类的DCT（Discrete Cosine Transform）系数重组和基于边缘Hash的子块修复方案.首先根据子块边缘方向的不同,WZ （Wyner-Ziv）帧子块被分成3类,对不同类型的子块,其DCT系数采用不同的扫描方式并重组,使较大的DCT系数被组合在一起,减小了交流系数的量化步长.同时,把子块边缘信息作为Hash信息,指导WZ帧LDPC解码出错的子块的修复.最后,通过实验证实了提出的方法能使高量化等级下编码器的PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）性能增益达到0.5 dB左右.     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

A novel method for tracking pedestrians from real-time video

This novel method of Pedestrian Tracking using Support Vector (PTSV) proposed for a video surveillance instrument combines the Support Vector Machine (SVM) classifier into an optic-flow based tracker. The traditional method using optical flow tracks objects by minimizing an intensity difference function between successive frames, while PTSV tracks objects by maximizing the SVM classification score. As the SVM classifier for object and non-object is pre-trained, there is need only to classify an image block as object or non-ob-ject without having to compare the pixel region of the tracked object in the previous frame. To account for large motions between successive frames we build pyramids from the support vectors and use a coarse-to-fine scan in the classification stage. To accelerate the training of SVM, a Sequential Minimal Optimization Method (SMO) is adopted. The results of using a kernel-PTSV for pedestrian tracking from real time video are shown at the end. Comparative experimental results showed that PTSV improves the reliability of tracking compared to that of traditional tracking method using optical flow.     

H.264中全零块检测的线性分类器算法

针对H.264视频编码中传统全零块检测方法检测率较低的问题,提出了一种全零块检测的线性分类器算法.根据编码特性选择5个变量作为全零块检测的特征,基于参考块的全零块情况,设计了2个不同的线性分类器来区分全零块和非全零块,然后选取代表不同运动程度的视频样本,利用Fisher准则训练得到2个分类器的权系数和不同量化参数下全零块检测的阈值,最后用最小二乘原理将各个量化参数下的阈值拟合成量化参数的二次多项式,从而得到最终的全零块检测的线性分类器.实验结果表明,新算法在基本不降低视频质量的同时,能获得比其他现有算法更好的检测率,并且有效地缩短了编码时间.     

手背静脉特征提取算法

提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法.在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像"分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别.结果表明:与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性.     

基于非参数分类算法和多源遥感数据的单木树种分类

【目的】通过研究随机森林(random forest, RF)特征筛选对单木树种分类精度的影响,以及多源遥感数据协同下单木树种分类的有效性,分析不同特征对单木树种分类的影响程度。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区的两块100 m×100 m样地为研究对象,首先,以机载激光雷达(LiDAR,light detection and ranging)和多光谱遥感CCD(charge coupled device)影像为数据源,分别基于机载LiDAR数据提取高度、强度和树冠大小等共37个特征,基于CCD影像提取光谱和纹理共21个特征;其次,以随机森林方法进行特征筛选,之后以随机森林和支持向量机(support vector machine, SVM)两种非参数分类器,结合不同数据源和特征,采用12种分类方案,利用总体精度(overall accuracy, OA)、用户精度(user’s accuracy, UA)和生产者精度(producer’s accuracy, PA)对分类结果进行对比与精度评价。【结果】经随机森林特征筛选后,分类结果优于未进行特征筛选的结果,总体精度可以平均提高3.47%,使用机载LiDAR和CCD影像协同分类相较于仅使用CCD影像总体精度平均提高6.07%。【结论】随机森林特征筛选可以优化特征,减少特征冗余,提高分类精度;多源数据结合也可以提高分类精度;在多源数据结合时,光谱特征最重要,LiDAR提取的强度特征相较于高度特征更稳定。     

基于脑电的意识活动特征提取与识别

基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.     

基于可变尺寸块分割的立体视频帖估计和内插算法

在立体视频序列编码中,在图像流按MPEG－I／II的视频编码标准进行编码,而对右图像流只有参考帧（I及P帧）进行编码,右图像流的B帧不编码及传送,依靠在解码端从各个参考帧中进行帧重建及内插获得,该文中的可变尺寸块分割方法采用基于分辨率四叉树分解的运动分割,对右B帧的重建提出了按照匹配和失配块分别处理的方法,并根据右B帧中的块与右I,P帧之间或与左B帧之间相关性大小来确定各个块的位置和内容,该文还提出了一种可避免误匹配和对显露区进行正确填充的针对交叠块的帧估和内插方法,仿真实验表明,作者提出的图像重重建方法与MonsonH.Hayes所提出的基于固定块的方法相比,能够使得重建图像的PSNR增加约1．25dB,并且图像的主观视觉质量也明显要好。