基于稳健哈希签名的视频流特定人物实时检测方法

摘要： 为在视频流上实现特定人物实时检测,提出基于稳健哈希签名的人物检测方法. 首先设计稳健哈希函数并计算目标图像的签名,然后在实时视频流上计算关键帧图像的签名,再衡量两者相似程度并判断该视频是否含有设定的目标. 该方法能实时发现与设定人物相似的视频关键帧,从而定位到该关键帧所在的镜头,实现视频流特定人物检测功能. 实验表明该方法可达到较高的准确率,这对于及时获取特定信息有重要作用. 该方法也可以用于图像复制检测、重复视频检测等.     

一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法

针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法（bag of visual words,BoVW）,但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题. 针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希（exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH）的目标检索方法. 首先,采用E2LSH 对训练图像库 的局部特征点进行聚类,生成1 组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf 算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索. 实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.