基于视频的实时自动人体高度测量

怎样从视频出发准确实时地测量场景中运动人体的高度? 针对此问题, 本文提出了一种自动实时的人体高度测量方法. 该方法首先在视频序列中的每帧图像上提取一种新的头部特征点以及一种新的脚部特征点, 然后根据这些特征点建立约束方程求出近似的人体高度, 并同时在视频序列中跟踪双脚. 最后基于获得的双脚跟踪结果, 引入一条关于特征点所对应空间点的几何约束以进一步优化测量结果. 与过去的许多测量方法相比, 本文方法有效地利用了视频序列中包含的运动信息, 有较强的鲁棒性和较高的测量精度, 既能有效地处理透视镜头下的视频又能处理鱼眼镜头下的视频, 而且计算量很低, 可以实现实时测量. 实验结果验证了本文算法的有效性和实时性.     

一种基于视频聚类的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。该文简单介绍了目前的关键帧提取技术,提出了一种基于聚类利用颜色直方图提取关键帧的方法来克服其它方法的不足。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。     

危险源监控视频关键帧提取初步研究

提出了一种危险源监控视频关键帧提取算法。根据危险源监控视频的特点,利用I帧DC图的比较,减少危险源监控视频的冗余信息,获取有效视频;利用基于镜头的压缩域关键帧提取方法提取帧。实验结果表明,该方法能有效进行危险源监控视频关键帧的提取。     

数据驱动人体动画的关键帧技术研究综述

基于关键帧技术的运动捕获数据驱动人体动画,因其捕获的数据具有高度逼真性和实时处理能力使之成为应用广泛的人体动画方法。对现有基于运动捕获数据的3维人体动画关键帧技术进行了系统分析和阐述,介绍了运动捕获数据及其表现形式,从捕获数据的角度分析并比较了基于自适应采样的关键帧提取技术、基于运动速度控制的关键帧插值技术及基于运动特征和运动模型的关键帧检索技术,对3维人体运动关键帧技术中的难点问题及进一步研究方向进行了展望。     

煤矿井下视频关键帧提取算法

针对煤矿井下特殊的监控环境,对基于帧差欧氏距离的关键帧提取算法进行了研究。针对该算法存在的关键帧冗余度较大的问题,利用Canny算法提取图像边缘并进行边缘匹配,将冗余的关键帧剔除,从而降低冗余度。理论分析和仿真结果表明,改进后的关键帧提取算法能够有效降低冗余,提取出更加可靠的关键帧。     

视频检索中的关键帧提取技术

关键帧提取技术是实现基于内容的视频检索的关键技术之一。本文对关键帧提取的基本原理、准则和主要的提取方法进行了介绍和分析,指出了当前关键帧提取技术的主要研究方向。     

关键帧技术在视频资源管理中的应用

为了进一步整合学校视频教学资源,提出一种基于关键帧技术的视频资源检索模式,通过对关键帧分析和提取技术的研究应用,提高了视频资源的利用效率,有效促进了教学和科研活动的开展。     

基于内容的视频关键帧提取技术研究

本文使用灰度直方图和颜色直方图两种方法设计了对视频进行由粗到精提取关键帧的程序,并将提取的关键帧放入库中作为特征库,当用户查找视频时,提供的图片将与其进行特征相似度匹配,直到最后一个I帧。采用的算法主要有绝对值距离法和相关系数法。通过系统测试,本文分析了关键帧提取的查全率与查准率,验证了系统的正确性、算法的合理性。     

基于关键帧提取的智慧机场安全视频监控系统

将现有监控系统应用智慧机场后发现,其存在关键对象查全个数少等问题,难以实现对机场安全的全面监控。基于此,设计基于关键帧提取的智慧机场安全视频监控系统。硬件部分,设置了摄像头、写摄像头寄存器、读摄像头寄存器等视频采集设备;软件部分,利用关键帧提取技术提取视频监控特征。根据提取到的颜色特征和局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）纹理特征,实现智慧机场监控图像实时监控与危险预警。实验表明,该系统可以提高对关键对象的查全个数,实现对智慧机场的全方位安全监控。     

视频关键帧提取的可能性C-模式聚类算法

提出一种视频关键帧提取方法,以可能性C-模式聚类为基础,选用主色调和次色调描述视频图像的特征,从而无需镜头分割即可直接提取视频的关键帧．实验表明,该方法能够根据视频内容的复杂度有效地提取出最具代表性的关键帧,且具有较高的鲁棒性．     

一种基于核聚类的关键帧提取方法

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能，必须用简明的方式表示视频的内容。关键帧是对视频镜头的简洁表示，关键帧提取已成为视频检索的一个重要研究方向。文中提出了一种基于核聚类的视频关键帧提取方法，它通过对视频提取颜色特征．并将这些特征作为样本映射到高维特征空间之后，在特征空间中进行聚类，使原来没有显现的特征突现出来，自动将内容相似的样本归为同类，每一类可取一个样本代表其内容，这样的样本即为关键帧。实验结果表明这种方法可以较好地概括视频内容。     

视频镜头关键帧重构算法及其在检索中的应用

提出一种利用重构的静态关键帧和动态关键帧来表示视频镜头内容的检索算法．该算法充分利用视频序列在时间轴上的特性构建静态关键帧,并利用三维小波变换构建动态关键帧,将运动信息和静态信息相结合以更好地反映视频序列的内容．实验结果表明,该算法的性能优于基于时域最大值关键帧的算法及其改进算法．     

一种新的关键帧提取方法

对目前存在的几类提取关键帧的方法进行了分析,提出一种新的关键帧提取方法.该算法具有良好的通用性和适应性,计算简单,正确率高,有效避免了冗余,并可以控制关键帧的数量.实验结果表明该算法在提取关键帧方面具有良好的有效性.     

一种道路车辆监控视频中的关键帧提取方法

针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题,在运动对象检测的基础上,提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子,结合Ada Boost训练分类器,实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列,选择满足监控分析需求(车牌清晰度高,能判断车型)的若干帧作为正样本,其他不满足监控分析需求的作为负样本,提取样本图像的面积特征和积分通道特征,利用Ada Boost方法训练得到一个分类器,使用Ada Boost分类器对测试样本进行分类,根据打分规则提取关键帧。实验结果表明,该方法能提取运动车辆从进入到离开监控区域的序列图像帧中最清晰的图像,实现道路车辆监控视频分析数据的有效压缩。     

一种基于RS和I帧的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用可以大量降低视频索引的数据量,提出了一种基于RS理论和I帧的关键帧提取方法。该方法在压缩域上进行,只需要视频流中I帧数据,因此大大减少了运算的数据量。     

基于镜头内容变化率的关键帧提取算法

针对含有运动目标的视频采用单一阈值提取关键帧时易出现漏检或冗余的情况,提出基于镜头内容变化率的关键帧提取算法。根据镜头相邻帧差和与镜头平均邻帧差的变化特点定义镜头内容变化率,由该变化率确定关键帧提取的高、低阈值,实现自动提取一到多帧关键帧。实验结果表明,该变化率对视频帧的内容变化有较好的描述能力,提取的关键帧具有很好的代表性。     

基于改进K-means算法的关键帧提取

为克服传统聚类算法在关键帧提取过程中对初始参数较为敏感的问题,提出一种基于改进K-means算法的关键帧提取算法。在人工鱼群算法中,依据人工鱼群体相似度对提取的特征向量进行自组织聚类,采用进步最大原则使人工鱼聚集在几个极值点位置,以每个极值点群体相似度最高的人工鱼为初始聚类中心,执行K-means算法,得到聚类结果,并提取关键帧。实验结果表明,该算法的准确率较高,能较好地表达视频的主要内容。     

一种从压缩视频流中提取关键帧的方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于DC系数和运动矢量直接从MPEG压缩视频提取关键帧的方法,无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。