一种简单有效的鱼群轨迹追踪算法

在鱼群运动机制的研究中,由于鱼群具有不同的体征、复杂的运动模式和运动中频繁的遮挡,所以如何获取鱼群个体的时空轨迹是一个非常重要而且困难的问题. 为了获取鱼群的轨迹,本文提出了一个简单有效的方法来侦测和跟踪鱼群.整个追踪算法包括视频输入、图像获取及预处理、目标检测、数据关联、数据输出和人工校正6大模块. 算法通过和Id tracker, Ctrax对于不同实验环境视频的轨迹提取结果的对比, 表明了本文算法在准确度、识别效率及适用性上的优越性.      

基于Contourlet和MeanShift的交通视频车辆跟踪算法

提出一种基于Contourlet直方图的MeanShift交通视频车辆目标跟踪算法.首先,利用Contourlet变换提取交通视频中感兴趣区域下跟踪目标的纹理特征和轮廓,并用其直方图统计跟踪目标的纹理特征;然后,通过Kalman滤波技术来进行跟踪目标轨迹的相关性函数计算,并将计算结果迭代到MeanShift跟踪算法中选取最优估计值,进而实现对交通视频车辆在复杂场景中的精确定位.通过与传统的MeanShift跟踪算法以及基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法等比较表明,此算法不仅能够对复杂场景中的视频车辆进行有效跟踪,同时还具有较好的稳定性和抗干扰性.     

基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法

提出了一种基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法.在时空信息中进行短跑图视频特征度量目标以及观测间距离特征提取,采用模糊决策方法计算不同目标中心的模糊隶属度,利用模糊综合函数对两种隶属度进行融合,获取模糊综合隶属度.通过模糊决策概念形成纹理特征关联规则和关联规则挖掘短跑图视频中特征点轨迹,完成短跑图视频中特征点轨迹模拟.仿真实验结果表明,所提方法能够提升短跑图视频中特征点轨迹模拟精确度,能够有效降低计算复杂度和绝对误差.     

基于多模注意力机制的密集型视频描述

为了解决密集型视频描述(dense video captioning, DVC)任务中视频特征利用不充分，视频定位分段不准确，语义描述效果不丰富的问题，采用多模注意力机制的密集型视频描述方法，提取视频中的视觉特征、音频特征和语音特征.通过多模注意力机制，在编码器中计算不同模态视频帧特征间的关联程度，在解码器中计算描述词序列特征与编码器输出的多模态视频帧特征间的关联程度，并将编码器、解码器输出特征分别作用于视频定位分段模型和语义描述模型获得视频分段和分段描述.提出的方法在ActivityNet Captions数据集上进行了理论分析和实验验证，其中F1-score达到60.09,METEOR指标达到8.78.该方法有效提高了视频定位分段和语义描述的准确性.     

基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法

在基于检测的跟踪框架下,设计了一种在线学习的判别性外观模型并应用于多目标跟踪.对检测器输出的相邻帧间检测响应做保守关联,生成短小可靠的轨迹片;利用目标轨迹时空域约束条件,从轨迹片中提取训练样本及特征;采用Adaboost算法在线生成目标外观的判别性模型,计算轨迹片之间的外观相似度;最后采用匈牙利算法,经过多次迭代得到每个目标的完整轨迹.对实验结果做了定量和定性分析,结果表明:所设计的算法提高了跟踪精度,在复杂场景下能够较好地完成多目标跟踪任务.     

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...     

基于改进粒子滤波的声图像多目标跟踪方法

摘要：
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式. 关键词：
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳 中图分类号： TP 39
文献标志码： A     

柔性姿态估计和时空特征结合的乒乓球动作视频片段关键帧提取

为了解决传统方法在场景复杂的情况下,因无法保证时间与空间上的连续性,导致乒乓球动作识别错误,影响关键帧提取性能的问题,将柔性姿态估计和时空特征结合在一起,研究乒乓球动作视频片段关键帧提取问题。依据稠密光流对乒乓球动作视频片段进行分段。对单帧图像人体柔性姿态进行估计,通过可分离线性滤波器时空特征点检测方法对乒乓球动作视频图像序列特征点的检测,将时空特征点当成中心建立时空立方体,提取时空立方体的像素建立时空特征。为了保证时间与空间上的连续性,引入时空特征边,得到有时空特征的柔性姿态估计结果。通过直方图相交法求出乒乓球动作视频片段中姿态相似度,计算全部姿态的Hog间差异度,构成差异度矩阵。在当前帧姿态差异度超过阈值的情况下认为当前帧为关键帧。实验结果表明,所提方法针对不同场景的保真率与压缩率一直高于0. 7,处于较高水平;主观评价结果好,可提取合理关键帧。可见所提方法对复杂场景的关键帧提取性能优,主观与客观评价结果好。     

基于视频图像序列的动态物体跟踪定位算法的研究

视频图像动态物体跟踪的算法是计算机视觉的核心课题之一,具有重要的理论意义和广泛的实用价值。本文提出了一种改进的三帧差分的运动目标实时检测算法,对3帧连续的边缘图像进行3帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单,实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。此外,利用基于物体特征的轨迹记录算法清晰的记录了物体的行进轨迹。实验证明,该算法在运动物体实时检测和跟踪方面有效可行。     

周界视频监控中抛物检测算法

抛物(如手雷与炸弹等)一般是快速运动的小目标,信噪比极低,通常的目标检测算法失效.针对周界视频监控的特殊应用需求,提出抛物检测与识别算法.首先使用相隔8帧做差法,检测每帧图像中的抛物目标;然后利用改进型Hough变换从运动能量图像中提取目标轨迹的形状特征,通过分析运动历史图像的时间标签,获取目标的运动特征;最后使用树形分类器识别抛物.该算法避免了先跟踪后识别算法中的目标匹配过程,极大减少了计算量,而且在噪声环境中,具有很强的鲁棒性.实验结果表明,对于CIF格式的视频,在60 m范围内对包括网球在内的抛物,该算法检测率超过92%.     

基于HSV颜色特征的多目标视频检测与跟踪算法

针对跟踪多个运动目标交错运动时容易丢失目标的问题,提出了一种基于HSV颜色空间去识别与跟踪不同颜色目标的算法,对光照具有一定的鲁棒性。通过颜色空间转换提取目标原始二值图像,经中值和高斯滤波后,通过亮度检测判断是否对滤波后二值图像进行形态学膨胀;之后对较为精确的目标二值图像进行边缘检测,得到其最小包围矩形框,逐帧检测后绘制各颜色目标对应的运动轨迹,完成多目标的视频跟踪。对比经典Cam-Shift算法,实验表明,在多个目标具有不同颜色特征时,有效解决了视频跟踪中多目标交错运动丢失目标,且对光照敏感的问题,跟踪精度较高。     

基于C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

基于运动轨迹的视频三维小波变换方法

将运动矢量估计与三维小波变换相结合用于视频信号压缩 .这种方法在对序列作时域上的一维变换时 ,是对各帧中由运动矢量联系起来的一条运动轨迹上的像素进行 .由于在实际情况中 ,通过运动矢量联系而形成的像素运动轨迹是任意长度的 ,这就需要对任意长度的像素串作一维小波变换 .此文在二代小波提升算法基础上 ,通过修改边界延拓方法获得一种任意长度信号的小波变换算法 ,并将其用于基于运动轨迹的视频时域小波变换 .实验结果表明 ,对于运动幅度大的视频序列 ,这种方法可以获得比常规三维小波变换编码高的压缩性能 .     

基于局部时空模式的体育视频行为识别

针对视频行为识别中由于目标相互遮挡及环境背景的复杂性等因素进行多目标跟踪存在的问题, 提出一种将局部模式活跃度判别模型用于视频中活跃个体的检测和定位方法, 解决了基于轨迹方法中由于遮挡导致轨迹提取不完整或背景过于复杂等因素导致的识别准确度较低的问题. 将该模型分别应用在2012年欧洲杯足球赛和2013—2014赛季西班牙甲级足球联赛38场比赛关联进球事件的视频段上, 得到平均准确率为91.3%的较好结果. 实验结果验证了该方法对视频中目标物行为识别具有较高的准确性和实用性.     

基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

基于运动矢量排序的视频可逆信息隐藏

针对现有基于运动矢量的视频信息隐藏算法影响解码后的视频质量的问题,提出一种基于运动矢量排序的可逆信息隐藏算法。该算法把运动矢量分为若干组,并将每组中的运动矢量按升序排列,在最大（小）值与次大（小）值的差值中嵌入秘密信息,实现了解码端运动矢量的无损恢复。实验结果表明,提出的方法具有良好的视觉质量。与同类型信息隐藏算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性的变化值平均降低了59.36%和41.38%。     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法

针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解, 提取的特征序列不连续, 导致轮廓提取效果差的问题, 提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法. 首先, 对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理, 获取人体特征提取图, 设计一种人体运动序列顺序概率图模型, 以保证特征序列提取的连续性; 其次, 构建人体肢体外观模型, 基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线. 实验结果表明, 该算法能提取连续的特征序列, 提取的人体姿态轮廓精确度较高, 且具有较高的效率和鲁棒性.     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。