基于内容的视频检索技术综述与展望

随着移动互联网电视业务的不断发展,视频数据的规模越来越大。如何基于视频内容实现海量互联网内容高效的检索和管理,提高视频内容的利用效率,实现千人千面和海量高清内容个性化推荐,提升终端用户体验满意度,具有重要的研究意义。详细陈述基于内容的视频检索技术发展历程,介绍基于内容的视频检索技术研究所取得的成果,综述视频特征提取、相似度计算、索引技术等方面的研究内容,探讨基于内容的视频检索技术的发展趋势和研究方向。     

基于小波分析的视频图像字符特征提取方法研究

文章提出了一种基于小波变换的字符小波特征向量提取方法。通过对字符图像的小波分解子图求取风格特征向量，构造出字符的小波特征向量。该特征反映了图像字符结构特征和统计特征的综合信息，特征向量稳定、简单、算法快，且特征提取方法具有类人视觉特点。     

基于边缘结构相似性的视频质量客观评价

在视频图像质量客观评价方法中,基于结构相似度(SSIM)模型算法由于具有对像素偏移不敏感、计算简单等特点,应用较为广泛.但SSIM模型的缺点是不能较好地评价严重模糊的受损图像.因此,提出了一种基于边缘结构相似度(ESSIM)的视频图像质量评价方法,将边缘梯度提取作为图像的主要结构信息.实验结果表明,ESSIM模型比SS...     

舞蹈视频图像中人体动作识别技术的研究

主要研究采用图像预处理、3D Zernike矩、建立码书和支持向量机(SVM)等技术对动作视频中的人体动作进行识别。仿真试验结果表明,采用该方法可以有效地对KTH和A-go-go舞蹈视频数据库进行识别,且可以有效地识别舞蹈动作,进而对舞者进行动作纠正。     

基于过零检测的虹膜特征提取算法

该文针对虹膜图像不理想、噪声影响较大情况下,虹膜识别率下降的问题,提出了一种基于过零检测的虹膜特征提取算法,利用过零检测算子与信号局部的相关性提取虹膜纹理特征,并根据所得的系数进行符号编码形成二值特征模板,最后采用相似度进行模式分类。仿真结果表明,该算法能够提取不理想虹膜图像的稳定特征,提高识别率。     

极坐标图像的机场目标特征提取方法

提出了一种机场场面监视雷达图像的机场目标特征提取方法。首先,为了解决雷达图像的亮点噪声问题,采用类形态学的图像预处理方法;然后,采用邻域链路法标记目标的轮廓像素;最后,单元面积作为权值,估计极坐标图像下机场目标的特征,并对权值的计算方法进行了讨论。实验表明,所提方法能够消除亮点噪声,得到比较准确的特征信息,为目标分类识别和多目标跟踪提供正确的特征。     

基于小波和矩的图像字符特征提取方法研究

提取稳定而有代表性的特征是视频图像字符识别的核心问题之一。文章提出了一种基于小波和矩的图像字符特征向量提取方法。通过对字符图像的不同小波分解子图求取不同的矩特征，构造出字符的特征向量。该方法将小波对图像结构精细特征的把握能力强的优点与矩所具有的平移，缩放和旋转不变及抗噪性强的特性有机地结合起来，特征向量稳定、识别准确率高、算法快、抗噪性能强，且特征提取方法具有类人视觉特点。     

基于三维传感跟踪的运动损伤动作细节特征提取

为了提高运动损伤病理诊断有效性,提出基于三维传感跟踪的运动损伤动作细节特征提取方法。采用三维传感跟踪识别方法进行运动损伤动作的图像采集,对采集的三维图像进行边缘轮廓检测和角点检测,提取反应运动损伤细节特征的关键特征点,采用损伤部位的形变位移估计方法实现运动损伤动作的统计信息特征提取和损伤程度评估,结合图像的块分割方法实现运动损伤动作细节特征提取。仿真结果表明,采用该方法进行运动损伤动作细节特征提取和三维传感跟踪识别,对运动损伤动作图像的特征表达能力较好,实现可视化的运动损伤病理诊断和治疗。     

基于区域相似度的图像自动标注方法

面对图片的数量与种类的快速增长,如何有效地组织和处理大量的图片信息并从其中检索出用户需要的信息成为一个重要的问题。图像检索技术是解决此类问题的核心技术。为了能够有效地标注和检索图像,提出了一种基于区域匹配的图像自动标注方法,实验证明,该方法能够有效地对图像进行标注。     

基于子波变换的局域特征提取方法

提出一种新的用子波变换提取局域特征（主要是轮廓提取和角点提取）的方法，并用实验对该方法的可行性和有效性进行了论证。     

基于形状特征的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换等问题,提出了基于区域内形状特征的不变矩和轮廓力矩法和傅里叶描述符结合的方法.其中的不变矩和轮廓力矩法具有良好的平移、旋转、尺度缩放不变性及抗干扰性,傅里叶算法不仅对噪音具有很好的鲁棒性,而且对几何变换具有不变性,更加适合图像检索的需要.通过实验可知,该算法对于图像的扭曲形变具有不变性,在具有一定形变干扰的情况下,仍得出较好的图像检索结果;且检索结果排列的顺序与人的主观视觉判断大致相同,检索精度好.     

基于特征提取的红外与可见光图像融合

为提高红外与可见光图像融合的效果,加快融合算法处理速度,提出了一种基于特征提取的图像融合算法。改进了数学形态学中的顶帽运算,用于提取源图像的特征图像及背景图像;设计融合规则,对特征图像及背景图像分别进行融合处理;最后重构得到融合图像。另外,对本文融合方法的参数选择进行了分析,并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。实验表明,该融合方法能有效获取源图像的特征信息,提供丰富的背景信息,运算速度快,易于硬件实现。     

远程视频监控图像自动标注优化方法

对远程视频监控图像进行自动标注,实现视频监控中关键帧识别,提高视频信息的分析鉴别能力。提出一种基于远程视频监控图像多尺度关键帧提取的自动标注优化方法,首先构建视频图像的采集模型,然后对采集的图像进行小波降噪处理,对输出的降噪图像通过多尺度关键帧提取进行自动标注,实现图像特征提取和信息识别。仿真结果表明,采用该方法进行远程视频监控图像自动标注,提高了对图像信息的检测识别能力,图像的输出峰值信噪比较高,准确识别概率提高。     

基于非约束图像参考集匹配的视频人脸识别

针对视频人脸识别中系统不能很好地学习人脸图像有效特征的问题,提出了非约束图像参考集匹配方法,通过在两个图像集之间预先定义参考集构造多个离线的局部模型,并分别与参考集进行匹配,无需考虑所有的成对情况,从而计算出它们的相似度,有效地将视频人脸识别问题转化成二次规划问题。所提方法的有效性在Honda、MoBo及YouTube三大视频人脸数据库上进行了验证,实验结果表明,与现有的视频人脸识别方法相比,所提方法取得了更好的识别效果。     

灰色关联分析和支持向量机的运动视频图像分类研究

针对传统运动视频图像分类方法存在变化检测性能较差的问题,设计基于灰色关联分析和支持向量机的运动视频图像分类方法,通过决策降噪算法对运动视频图像进行降噪处理,将运动视频图像划分成一个3×3的滤波邻域窗口对其进行降噪,结合八邻域搜索方法与并行图像算法对运动视频图像的特征进行提取,获取运动视频图像特征区域的具体轮廓,针对运动视频图像特征区域的具体轮廓实施轮廓追踪,合并追踪轮廓时可能产生的多个记录序列表,基于灰色关联分析对运动视频图像特征的关联程度进行分析,并通过支持向量机对运动视频图像特征实施分类,从而实现运动视频图像的分类。为了证明该方法的变化检测性能更优越,将传统运动视频图像分类方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的变化检测性能优于传统方法。     

基于动作标准序列的3D视频人体动作识别

基于3D视频的人体动作识别近年来受到越来越广泛的关注。基于动态时间规整的算法考虑了动作的时序信息,并能较好地解决人体运动在时间上的不确定性,但是随着训练样本增加,效率会变得较低。本文提出了一种基于动作标准序列的动作识别方法。通过特征提取将3D动作视频样本构建为动作序列,在动态时间规整度量下将动作标准序列学习建模成一个序列平均的优化问题,并使用动态时间规整重心平均算法(DBA)求解。对于动作类别类中存在显著差异的场景,研究了多重动作标准序列学习,并针对无监督学习的情况,提出了DBA-K-means聚类算法。实验结果表明,该方法可进一步提高动作识别的效率和准确率。     

基于红外目标特征提取的图像融合方法

为有效突出红外目标,同时尽可能多地保留可见光图像中的纹理细节信息,使得最终的融合图像更符合人类视觉感知效果,本文提出一种新的基于红外目标特征提取的红外与可见光图像融合方法。首先,利用高斯滤波器将源图像分解为粗略尺度信息和边缘纹理细节信息;对红外图像的边缘纹理细节信息进行去“光晕”分解,在此基础上进一步利用OTSU多阈值分割算法将红外图像分割为目标区域、过渡区域和背景区域;最后,依据分割结果确定各分解子信息的融合权重,以有效地将红外目标信息注入到可见光图像中,同时尽可能多地保留可见光图像中重要的场景细节信息。实验结果表明,本文方法无论从主观视觉还是客观评价指标上,都要优于目前常用的有代表性的图像融合方法。