视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法

提出一种视频监控中完整、精确提取运动目标前景的检测算法.首先对彩色图像建立混合高斯模型,由背景差分法得到基本准确的前景图像;然后和对称差分法图像综合,得到完整可靠的运动目标图像;再利用亮度信息消除运动目标阴影;最后利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理.实验结果表明,该算法检测的运动目标前景信息完整准确,对固定场景下的视频监控系统具有一定实用价值.     

一种基于分裂高斯混合模型的背景建模算法

针对运动检测算法中目标空洞和环境噪声难以消除等问题,提出一种背景建模算法。将待处理图像通过三层高斯模糊滤镜,分层抽取图像信息,通过分层建立分裂高斯混合模型,进行建模并计算运动区域。将上层提取的低频信息以及建模后提取的粗块化运动目标,加入到下层的背景判定计算流程中,根据综合判定结果纠正下层错误的模型参数。在公共数据库中的实验结果表明,该算法在高效地去除了环境噪声的情况下,可保证所提取运动目标的准确性,并且对光照突变不敏感,有较好的检测率和较低的误检率。     

复杂背景下基于时间差分的人脸检测算法

本文主要结合序列图像的运动信息和肤色信息进行复杂背景下的人脸检测。首先利用连续三帧间的运动信息进行粗检测,采用自适应阈值法从差分图像中提取出运动区域,再对差分图像进行相与操作,限制搜索范围;然后利用人脸肤色信息,在YCbCr色彩空间内检测出肤色区域;最后利用人脸的几何特征信息对肤色区域作进一步验证,得到精确人脸。该方法综合了帧间和帧内的分析结果,实现简单、高效。实验证明,在复杂背景下对光照和其他噪声有较好的鲁棒性。     

基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好。     

逐次分块差分直方图对运动目标的提取

为从视频图像序列中准确且完整地提取运动目标,提出一种基于运动差分直方图的目标提取算法。通过对视频图像序列中两帧相邻图像以及它们的差分图像进行逐次分块,分析对应分块的差分直方图,利用背景区域块与目标区域块对应的差分直方图分布不同,逐步去除背景提取目标,有效避免提取的目标内部出现空洞,以块为单位的处理提高算法运行速度。通过数值实验验证了该算法具有较好检测性。     

基于多特征的视频对象分割方法研究

目前从视频图像中分割出完整的运动对象仍缺少可用于一般性场合的算法.将视频图像的方向信息测度、颜色和运动信息相结合的视频对象分割算法可以解决这一问题.通过对序列图像中的连续帧进行帧差计算,利用方向信息测度和相似区域判定函数来找到特征相同的区域,并判断相邻子区域是否应该合并,然后再结合序列图像中的运动区域来提取运动对象.同时采用多分辨率分析来提高运算速度.最后,利用彩色图像边界序列图像检测方法来得到准确的区域边界.     

基于色度畸变和纹理特征的阴影消除方法

从图像序列中精确地提取运动目标是许多计算机视觉应用中的核心部分,但由于运动目标阴影的存在,会导致目标形状的扭曲、目标的相互连接等问题,对分割和提取运动目标造成很大的困难.为了精确地提取运动目标,提出一种利用色度畸变和纹理特征进行阴影消除的方法.采用混合高斯分布建立自适应背景模型,运用背景减除的方法分割出运动区域,并分析了场景点在存在阴影前后色度的分布规律以及纹理的互相关性,从而消除运动目标的阴影.分析和实验表明,该算法抗干扰能力强,对于室内和室外光照条件下的阴影都能有效地消除,并且所需设置的参数少,复杂度较低,易于实现实时运动图像处理.     

复杂背景下基于图像融合的运动目标轮廓提取算法

运动目标轮廓的有效提取对于目标识别、跟踪和行为的理解等后期的处理是非常重要的。受背景复杂性的影响,当背景灰度和运动目标的灰度相近时,提取的运动目标易产生空洞,某些部位无法完全恢复。根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测、轮廓提取方法。首先,对图像进行滤波处理,采用最大方差比阈值法消除了剩余部分噪声和背景,然后在三帧时间差分法基础上,利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓。实验结果验证了算法的稳健性和有效性。     

慢运动背景下运动目标提取算法*

提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。     

彩色漫画轮廓提取研究

结合漫画图像的用色特点,提出一种彩色漫画图像的轮廓提取方法。对彩色漫画图像根据其颜色信息进行区域的划分,并利用彩色形态学方法进行边缘检测,两者相结合消除噪声和提取出目标轮廓。实验结果表明该算法对彩色漫画轮廓提取效果明显,并能更好地抑制噪声。     

基于帧间差分的足球球员检测算法

针对帧间差分法不能很好应用于变化场景的缺陷,提出了一种改进的帧间差分法,通过边缘提取、区域补偿等操作将该方法应用到足球视频中,对球员进行有效的检测.该方法首先利用颜色空间统计信息反投影技术得到运动场地,利用球场的主色对球场边缘进行补色,区域补偿,得到固定场景.利用帧间差分法检测球员,最后通过对球员候选区域的颜色信息与模板直方图匹配,达到对球员的队属辨别的目的.实验结果表明,该方法检测效果很好且具鲁棒性.     

Generalized playfield segmentation of sport videos using color features

This paper proposes a generalized method for playfield segmentation of various sport videos. It first estimates the probability density function (pdf) of color components of an image frame. Two hill-climbing schemes, which employ two-dimensional pdf and one-dimensional pdf, respectively, are proposed for clustering. Next, a novel algorithm that utilizes the domain knowledge of sport playfields is developed to merge those clusters into four color classes: red, green, blue, and gray. Finally, a simple scheme fuses small regions into their adjacent large regions to obtain the segmentation result. The experimental results indicate that the proposed method effectively segments the playfield regions of various sport videos.     

一种多特征自适应融合的球员跟踪算法

基于模型的跟踪方法难以处理足球视频中球员形态发生较大变化的情况。为此,提出一种改进的多特征自适应融合的球员跟踪算法。利用自适应高斯混合模型检测球场和球员区域,使用球员HUE颜色特征的Bhattacharyya距离度量法代替传统的模板匹配方法,辨别球队归属,自适应地融合目标模型的颜色、形状和时空特征信息,实现对球员的跟踪,采用三点估算预测方法解决球员完全遮挡现象。实验结果表明,该算法能较好地解决球员之间的遮挡问题,在球员形态变化较大时能实现稳定的跟踪。     

Online behavior change detection in computer games

Player Modelling has been receiving much attention from the game community in the recent years. The ability to build accurate models of player behavior can be useful in many aspects of a game. One important aspect is the tracking of a player’s behavior along time, informing every time a change is perceived. This way, the game Artificial Intelligence can adapt itself to better respond to this new behavior. In order to build models of player behavior, researchers frequently resort to Machine Learning techniques. Such methods work on previously recorded game metrics representing player’s interactions with the game environment. However, if the player changes styles over time, the constructed models get out of date. In order to address this drawback, this work proposes the use of and incremental learning technique to track a player’s behavior during his/her interaction with the game environment. Our approach attempts to automatically detect the moments in time when the player changes behavior. We apply a change detection technique from the area of Data Stream Mining that is based on incremental clustering and novelty detection. We also propose three modifications to the original technique, in order to formalize change detection, improve detection rate and reduce detection delay. Simulations were performed considering data produced by the Unreal Tournament game, showing the applicability of the method to online tracking of a player’s behavior and informing whenever behavior changes occur.     

基于预测模型的最佳进攻球员和进攻点选择

以FIRA SimuroSot5v5仿真平台为背景,针对策略中如何最大化进攻威胁的问题,提出一种基于预测模型的最佳进攻球员和进攻点选择方法。对机器人和球的运动规律进行建模,根据建立的预测模型确定机器人的有效进攻时间,计算可进攻球员和可进攻点,并对每个可进攻球员及进攻点进行进攻威胁度评估,得到最佳进攻球员和最佳进攻点。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于安卓的音乐播放器设计

该文介绍一款基于安卓手机操作系统的音乐播放器。播放器的设计采用了Android开源系统技术,底层基于Linux操作系统,采用Java语言进行软件编写,并利用Google提供的AndroidAPI接口,实现了歌曲播放、歌词同步显示和一些常见的个性设置功能。     

自适应高斯混合模型球场检测算法及其在体育视频分析中的应用

球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用．为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型（adaptive Gaussian mixture model,GMM）的球场检测算法．该算法首先从视频中任意抽取一些图像,并自动分析这些图像的主要颜色,从中找到主颜色的近似分布,然后,利用GMM拟合主要颜色分布．为提高模型的适应能力,在球场检测过程中,利用当前GMM球场检测结果和增量期望最大（incremental expectation maximum,IEM）算法不断更新模型参数,从而得到更加准确的参数估计,并用于后续图像中球场和非球场像素进行分类．最后,根据球场区域在图像中的分布,对足球比赛场景进行分类．实验证明,提出的算法具有良好的性能．     

$3C6410平台多媒体播放器设计与实现

嵌入式多媒体播放器因其所依赖平台的硬件资源有限,尤其是CPU的工作效率低,造成了视频文件在播放时音视频不同步。实现嵌入式多媒体播放器开发的重点之一,就是要解决音视频同步问题。针对$3C6410平台下AVI格式视频播放分析了关键技术,提出音视频同步方案,实现了针对AVI格式的视频文件播放的多媒体播放器,并且可以在$3C6410平台上运行,得到了预期效果。     

一种基于球场模型的广播足球视频摄像机自动定标方法

随着足球视频语义内容分析和理解、自动视频索引、虚拟增强现实表示等研究的不断深入,摄像机定标技术扮演了越来越重要的角色.基于此,提出了一种基于球场模型的广播足球视频摄像机自动定标算法,该算法建立在所定义的球场模型基础之上,首先通过改进的球场线探测算法得到球场平面的特征点,并求解摄像机同形 (Homography)矩阵,然后,利用所求解的同形矩阵来定位球门,得到球门平面的两个特征点,最后根据基于K均值聚类和Hough-like搜索的方法来得到最优的摄像机内外参数.初步的实验结果表明,依据本文算法所求解的摄像机参数最优值相比初始值精确度更高,并且其在连续帧中也更加稳定.     

基于DSP的便携式综合音频播放器的实现

目前各种便携式媒体播放器比较流行 ,数字音频广播 DAB也正在发展。本文主要介绍了以 DSP数据处理技术为基础 ,如何把媒体音频播放 ,数字音频广播 DAB集成在一起 ,组成新的便携式综合音频播放器。该便携式综合音频播放器将会有良好的市场前景