基于关键帧和姿态描述语言的实时手势识别方案

针对现有人体动作识别方法的准确性和实时性不强等问题,提出一种基于关键帧和姿态描述语言(PDL)的实时手势识别方案.首先,利用Kinect摄像机获取手势视频帧,并通过NITE工具获得骨架关节点的三维坐标.然后,从视频序列中找出最能代表手势类型的关键帧.最后,提出一种姿态描述语言,根据关键帧中关节点的位置和角度信息,通过一系列规则对手势进行识别.实验结果表明,该方法具有较高的识别率和良好的实时性.     

基于内容的视频信息检索

本文从基于内容的视频信息检索技术的优点和系统结构出发,对基于内容的视频检索系统的功能模块(视频录入、镜头检测、关键帧提取、视频描述、可视化界面)的功能和相关实现技术作了一定的介绍,重点讨论了与压缩域视频相关的技术.最后提出了进一步研究的问题.     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

MPEG视频的镜头分割技术

随着多媒体压缩技术的不断发展，大量的数字视频都是以MPEG压缩格式存储。基于压缩域的镜头分割技术，由于不必完全解码，因此计算复杂度小，速度快，越来越受到研究者的关注。本文简要介绍MPEG视频流的基本结构，分析和讲座了MPEG视频镜头的切换检测技术以及关键帧的提取方法。     

一种新的Wyner-Ziv视频编码关键帧抗误码方案研究

在Wyner-Ziv视频编码传输系统中,关键帧的正确传输和准确解码对于整个系统的编解码性能有着重要影响.然而在无线通信系统中,由于网络故障、网络拥塞等会造成关键帧数据丢包的问题,这严重影响了接收端的解码质量.本文针对关键帧丢包问题提出一种新的解决方案,即在有反馈信道的条件下,通过对丢包帧增加部分额外Wyner-Ziv码流进行纠错并恢复解码端的受损图像,从而有效地提升视频质量.实验测试结果表明:当关键帧丢包率为1%~20%时,相比于典型的帧内错误隐藏算法,本文方案对重建图像纠错后的PSNR最大可提高20dB,且即便是丢包率很高的情况下,也能够较好地提升关键帧的R-D性能.     

基于动态帧的视频关键帧提取算法研究

针对基于内容的视频检索系统,提出了一种关键帧提取算法.为了提高算法的保真度和压缩比,首先构造了动态帧,它的每个像素对应一个像素代表灰度集合,该集合中的元素可以最大限度地代表镜头中相应像素的灰度值,然后根据镜头中每一帧与该镜头动态帧之间的距离来确定关键帧.为了验证本算法的有效性,选取了大量视频与TMOF算法及SKF算法进行比较.结果表明:该算法具有较高的准确性和可靠性,保真度和压缩比均高于其他两种算法.     

一种创建关键帧的核密度估计运动目标检测

背景减法是运动目标检测的一类重要方法,它的难点在于背景动态模型的建立.非参数密度估计中的核密度估计方法是解决这一难点的十分有效的方法.但该方法的缺点是它的计算量较大,难以满足运动目标检测的实时性.针对该问题,提出一种基于关键帧的核密度估计运动目标检测算法.该算法采用提取关键帧的方式来建立背景模型,同时用此方式进行背景更新.它不仅减少了用于密度估计的样本数,而且降低了目标检测的虚警率和误检率.实验结果表明该算法能够适应环境的变化,比改进前的算法快了不止9倍,并可以有效地进行运动目标的检测.     

浅析基于内容的视频检索

随着数据库技术、多媒体技术、网络通信技术和信息压缩技术等的不断发展,各项指标提取的准确性进一步提高,使之基于内容的视频检索效率也将得到进一步的提高。阐述了基于内容的视频检索过程和关键技术,并通过Autonomy和OpenV两个实例来分析基于内容的视频检索技术的应用情况。     

基于内容的视频信息检索

本文从基于内容的视频信息检索技术的优点和系统结构出发，对基于内容的视频检索系统的功能模块(视频录入、镜头检测、关键帧提取、视频描述、可视化界面)的功能和相关实现技术作了一定的介绍，重点讨论了与压缩域视频相关的技术。最后提出了进一步研究的问题。