多摄像机场景下的目标匹配比较研究

基于如颜色直方图(Color-histogram)等特征的目标匹配方法由于特征本身受光线变化、背景复杂度等因素影响而对于不同场景中目标的识别准确率存在差异.针对这一现状,选取了基于Color-histogram、SIFT和SURF特征的目标匹配方法分别应用于多摄像机场景下的目标匹配.然后,通过纵向比较同一种方法应用在不同视频集中所显示出的识别率和横向比较同一视频组中应用不同方法所得到的识别率来分析它们之间应用效果的差异性.由实验结果可知,该比较研究所得结论可以为此领域的后续研究提供一种关于特征选择的参考.     

基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法研究

相对传统的视频图像火灾检测方法,提出一种基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法.首先,算法采用改进的混合高斯分块模型对监控画面中的动态区域划分;再利用颜色概率统计模型提取动态区域的颜色特征,并分割出疑似火灾区域;最后,通过统计疑似火灾区域圆形度特征并判断火灾火焰是否存在.实验表明：算法对火灾火焰的检测识别准确率较高,并具有较好的实时性和抗干扰性.     

基于组合特征和HSI颜色空间的阴影检测

为了更有效地检测视频序列中的阴影,提出基于组合特征和HSI颜色空间的阴影检测算法.对提取的前景,先采用扩展的不变矩和Gabor小波变换分别抽取待识别区域的全局特征和局部特征来建立组合特征向量,再通过建立的HSI空间的阴影颜色模型来准确检测出目标的阴影.实验结果表明,该算法具有良好的阴影检测效果.     

基于颜色和边缘特征的新闻视频标题条检测和文字识别

提出了一种基于颜色和边缘特征的新闻视频标题条检测和文字识别方法.该方法首先利用颜色和边缘特征检测出新闻视频中含有标题条的帧,然后由先验知识得出标题条帧中的字幕区域,对字幕区域进行预处理和光学字符识别(OCR),得到文字内容.实验结果表明该方法具有较高的查全率和查准率.     

基于多特征融合的运动对象识别算法

为提高视频检索的准确率,提出了一种基于多特征融合的视频运动对象识别算法。该算法首先使用基于背景帧构造及关键帧截取的方法提取视频中的运动对象的区域;然后分别提取运动对象的局部特征SURF描述子和全局特征如颜色直方图、边缘直方图等,并使两者融合为统一的特征向量;最后使用支持向量机对特征进行学习和识别,用以识别视频对象。实验证明该算法有效地提高了视频中运动对象识别的准确率。     

时空结合相机关联自适应特征增强的视频行人再识别算法研究

针对行人姿势、外部遮挡、光照强度和摄像设备等内外部条件变化导致的行人再识别率较低的问题,提出时空特征结合相机关联自适应特征增强-MFA的视频行人再识别算法。本文首先基于视频提取时空梯度方向直方图(HOG3D)特征,基于图像提取表观特征,然后将两者结合作为视频行人目标的特征描述子,从而提高特征描述有效性;距离度量时将特征进行自适应特征增强后再作边际费希尔分析(Marginal Fisher Analysis, MFA),增强共性特征之间的联系,进一步提高距离度量阶段对特征的判别性。基于iLIDS-VID 和PRID 2011两大视频行人数据集讨论加入时空梯度方向直方图特征和相机关联自适应特征增强的算法性能提升,多组实验结果表明,该算法能够充分利用视频中包含的运动信息,得到鲁棒的视频行人再识别匹配模型,提高行人再识别的匹配精度。      

基于商标匹配的视频广告识别

视频广告作为一种重要的媒体形式,正在潜移默化地影响着人们的生活。针对如何对视频广告进行识别,本文提出了一种基于商标匹配的视频广告识别算法。考虑到视频广告帧中存在着大量的背景干扰问题,本文算法首先对视频广告帧进行显著区域检测,将广告帧中较为显著的商标信息与周围背景分开,然后对已得到的显著区域图进行SURF特征提取,并与商标库中的商标显著区域图进行匹配。实验结果表明:本文算法对广告帧中商标存在的背景干扰、尺度缩放、旋转、颜色、光照等变化具有很好的鲁棒性,取得了令人满意的匹配准确率,很好地实现了视频广告识别。      

基于视频的运动目标检测与识别

为了对目标进行跟踪和识别,针对固定场景提出一种基于视频的运动目标检测和识别算法.该方法采用改进的混合高斯模型为动态背景更新方法,并结合梯度背景差分方法及Otsu's阈值分割法提取出运动目标,然后利用目标特征参数建立目标链,通过两条目标链间的目标特征匹配实现运动目标的快速跟踪与行为识别.该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,提高了算法的场景适应性,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性.实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性.     

基于协方差流形的异常驾驶行为识别方法

研究一种高效的异常驾驶行为正确识别分类的识别方法,对预防由于异常驾驶行为导致的交通事故具有重要意义。提出了一种新的基于协方差流形的异常驾驶行为识别方法。首先提取图像的纹理、颜色和梯度方向特征,以克服基于单一特征识别驾驶行为的不足;并利用协方差流形进行多特征融合,以消除特征冗余以及不同特征数值悬殊对图像识别的影响;最后使用多类LogitBoost分类器进行分类识别。针对相同检测目标的正确识别率可达98%以上,对不同检测目标的正确识别率可达70%以上。实验结果表明该方法有效提高了驾驶行为识别的效果。     

基于轮廓曲线和局部特征点的自动人耳识别

针对人耳识别问题,提出了一种由粗到细的两步识别方法.首先采用边界跟踪算法从侧脸图像上提取外耳及其轮廓曲线,然后利用基于改进Hausdorff距离的轮廓曲线对齐方法对图像库进行筛选得出候选的人耳图像,最后通过使用广义外耳局部特征点匹配方法从候选图像中精确匹配出与待测人耳相同的图像.采用轮廓曲线和局部特征点作为识别特征向量,利用改进Hausdorff 距离作为匹配量度方法,实现了基于2-D灰度侧脸图像的完全自动人耳识别,较有效地克服了光照和旋转角度变化对外耳识别的影响.实验结果表明,该方法计算量小、适应性强、鲁棒性好,极具实用价值.     

基于纹理特征的火箭目标跟踪方法

为解决姿态剧烈变化的火箭目标跟踪问题,提出了一种新的基于纹理特征的跟踪方法。相对于传统的模板匹配方法,这种方法能对助推器和子级分离的捆绑式运载火箭进行跟踪。在对火箭目标特性进行分析的基础上,采用局部二值化模式(LBP)纹理特征结合Hu不变矩特征描述进行跟踪。跟踪过程中特征匹配采用简单的相似性度量准则,实时模板更新算法为加权更新。测试结果表明,这种方法对发生位移、旋转和尺度变化的火箭目标同样具有比较好的跟踪效果。     

融合梯度和色度信息的分块均值漂移目标跟踪

针对在相似颜色干扰场景下传统均值漂移目标跟踪鲁棒性差的缺陷,提出Prewitt梯度和色度信息融合的分块均值漂移跟踪算法。首先,对跟踪框进行分块,并提取当前帧各子块特征;其次,利用Bhattacharyya距离计算参考目标区域与候选区域间各子块对应的相似程度,根据其相似程度分配各子块的权值,并通过融合规则对各子块相应特征进行融合构成新子块特征,在此基础上,将子块特征选择串接方式作为最终目标特征;最后,采用均值偏移原理迭代估计最终目标位置信息。实验结果表明,当场景中存在相似颜色干扰的情况下,相对于经典均值漂移算法,其准确度提高了84%左右。     

一种背景运动视频中运动目标的检测方法

针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题,提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法.首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场;然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征点分类,根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差,剔除重建误差最小的特征点组,实现对前景目标的检测.仿真实验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证.     

基于Camshift和SIFT线性融合的目标跟踪算法研究

Camshift算法是对MeanShift算法的改进,它可以解决目标尺度缩放、持续跟踪等问题。但是当目标颜色与背景颜色接近或者目标遇到旋转问题时,Camshift算法容易失效。而SIFT算子对旋转、亮度变化保持不变性,对颜色相近也保持一定的稳定性,所以本文提出一种Camshift与SIFT算子线性融合的目标跟踪算法。首先利用Camshift算法来对目标进行初步的跟踪,得到跟踪区域,再利用SIFT特征向量来匹配目标区域与跟踪区域,得到SIFT的匹配和校正结果,再将两种算法的结果进行线性融合,得到最终的跟踪结果。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地解决跟踪过程中出现的旋转、颜色相近等问题。     

一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

针对图像中某几类物体具有相似颜色特征而导致的分类困难问题,本文提出了一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法。该方法针对可见光图像中具有颜色隐蔽性物体而难以区分的问题,通过将二维图像的邻域像素空间特征与高光谱图像的谱段特征相结合并使用改进的局部线性嵌入降维算法实现了空谱联合的特征降维,最终利用主动学习胶囊网络训练高光谱数据分类器从而实现场景内目标的分类。通过改进的主动学习函数可以对更具代表性的样本进行标注,实现了利用小样本集对胶囊网络的训练,有效降低了样本的标注成本和模型的训练成本,提高了模型分类性能。实验表明,该算法运行在自建高光谱数据集上能够有效地分类隐蔽色特征物体和其他自然场景,针对隐蔽色目标的平均准确率达到了91%,针对所有类别物体的平均准确率达到了89.9%。     

一种基于彩色图像分割的立体匹配算法

提出了一种新的立体匹配算法.首先采用均值漂移算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域;然后根据变窗口算法计算的匹配点,把分割区域分为可靠区域和不可靠区域,计算可靠区域的模板参数;最后在全局评价函数中加入遮挡约束,通过贪婪算法把可靠区域的模板分配给不可靠区域使得全局评价函数取到最小值.实验结果表明,该算法可较好地处理大的低纹理区域和遮挡像素,匹配精度高,克服了基于局部算法中存在的边界模糊.     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。     

基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法

提出了一种基于HSV模型和特征点匹 配相结合的行 人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的 躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图 像,再利用改进的FAST算法和BRIEF算法对多尺度图像进行特征点提取与描述,最后利用暴 力算法和随机抽样一 致性算法进行特征点匹配和提纯,以达到较好的匹配效果。实验结果表明,本文提出的行人 重识别算法具有较高的识别准确率,识别速度达到12frames。     

基于Zernike-Facet模型和总体最小二乘的弱小目标检测

弱小目标一般是图像局部区域的极值点。针对这个特点,依据二元三次函数的极值理论,该文提出了一种新的弱小目标候选点的检测方法。发展了一种新的图像局部灰度拟合模型,即Zernike-facet模型,模型参数的求解采用比最小二乘(LS)抗噪能力更强的总体最小二乘(TLS)算法。新检测方法通过Zernike-facet模型和TLS对原始图像中每一个像素的局部区域进行曲面拟合,然后在拟合曲面上提取极值点作为目标候选点。仿真表明,新方法在抑制噪声上优于其他常用方法。可见光/红外图像小目标检测实验也证实了新方法的有效性。     

基于局部搜索的机载外辐射源干扰抑制算法

在机载外辐射源雷达不纯净参考信号条件下,参考通道中的多径与回波匹配得到的干扰将降低空时自适应处理的目标检测能力,而网格失配问题严重影响了干扰的估计性能. 本文针对网格失配下的机载外辐射源干扰抑制问题,提出一种基于局部搜索的干扰估计算法. 该算法在干扰稀疏观测模型的基础上构建全局距离-多普勒字典,从中选择与干扰相匹配的全局网格点;然后以该全局网格点为中心,对多普勒平面精细划分来构建局部多普勒字典,并选择与干扰更匹配的局部网格点;最后估计干扰的距离-多普勒像以实现干扰抑制,克服不纯净参考信号的影响. 仿真结果表明,所提算法可降低网格失配导致的抑制性能损失,有效提高不纯净参考信号下空时处理的目标检测能力.