一种非线性降维算法在组合预测模型中的应用*

针对视频序列维数高、帧间相关性大、运动轨迹复杂的特点,本文将LLE非线性降维算法用于视频处理,并重点研究了如何利用该算法对目标跟踪过程中的模板进行预测更新。由于单步预测方法在运动目标发生部分或全部遮挡时无法保证跟踪的准确性,因此,本文进一步将时间序列模型与BP网络相结合实现跟踪目标的多步预测,从而可以弥补时间序列模型在单步预测方面的不足。实验证明,本文算法能保证在运动目标跟踪过程中的准确性和鲁棒性。     

2DPCA与稀疏表示模型的运动目标跟踪法

为了提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题,提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数,减少计算复杂度,采用粒子滤波算法跟踪序列图像中的运动目标,采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其他运动目标跟踪算法,该算法可以更准确跟踪视频图像中的运动目标,并对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题,具有明显的优势。     

HSV颜色空间特征与Kalman滤波融合的目标跟踪

为了克服噪声、遮挡、背景的改变等对目标识别带来的困难,出现了很多的跟踪算法。提出了一种基于HSV色彩空间的目标跟踪融合算法,即在较短时间内,将目标的运动看作一时不变系统,引入卡尔曼滤波进行参数辨识,使得跟踪系统具有后续状态预测的能力。算法包括均值漂移算法跟踪下利用卡尔曼滤波对后续状态预测和基于卡尔曼滤波状态估计的Bhattacharyya系数分析两个子过程,整个跟踪过程分两个子过程交替执行。对不同的视频序列测试的结果表明,算法能够对目标进行持续、稳健的跟踪。验证了新方法的有效性和准确性。     

基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法

经典稀疏表示目标跟踪算法在处理复杂视频时不免出现跟踪不稳定情况且当目标发生遮挡时易发生漂移现象。针对这一问题,提出一种基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法。首先,将初始目标模板划分为若干子区域,利用LK图像配准算法建立观测模型预测下一帧目标运动状态。然后,对预测的目标模型区域进行同等划分,并在匹配过程中寻找最优子区域。最后,在模板更新过程中引入一种新的模板校正机制,能够有效克服漂移现象。将该算法与多种目标跟踪算法在不同视频序列下进行对比,实验结果表明在目标发生遮挡、运动、光照影响及复杂背景等情况下该算法具有较为理想的跟踪效果,并与经典稀疏表示跟踪算法相比具有较好的跟踪性能。     

适用于单目视频的无标记三维人体运动跟踪

在无标记人体运动跟踪过程中,由于被跟踪目标缺乏明显的特征以及背景复杂而使得跟踪到的人体运动姿态与真实值偏差较大,不能进行长序列视频跟踪.针对这一现象,提出一种基于形变外观模板匹配进行单目视频的三维人体运动跟踪算法,其中所用的人体外观模型由三维人体骨骼模型及二维纸板模型组成.首先根据人体骨骼比例约束采用逆运动学计算出关节旋转欧拉角;然后利用正向运动学求得纸板模型中像素在三维空间中的坐标,将这些像素根据摄像机成像模型投影到二维图像中得到形变外观模板;最后采用直方图匹配得到人体运动跟踪结果.实验结果表明,该算法对于一些复杂的长序列人体运动能够得到较为理想的跟踪结果,可应用于人机交互和动画制作等领域.     

一种新的视频流动态目标跟踪算法

为了提高视频图像序列动态目标跟踪过程的跟踪效率,在分析现有算法的基础上,提出了一种基于卡尔曼预测和协方差模块更新相结合的动态目标跟踪新算法.通过卡尔曼预测,可以得到图像序列中下一帧的动态有效区域,实现了对目标区域的实时跟踪;同时,目标协方差矩阵的更新用于目标匹配区域的预测,提高了整个跟踪算法的抗干扰性能和鲁棒性.实验结果表明,与现有的基于静态模板的协方差跟踪算法相比,该算法在实时跟踪性能方面具有更好的跟踪效率.该方法用于视频图像序列动态目标跟踪是可行的、有效的.     

结合粒子滤波与Mean shift的高速运动目标跟踪

Mean shift跟踪算法能够有效跟踪视频序列中的各种运动目标,但是该算法无法准确地跟踪视频中高速运动目标.通过分析mean shift算法的原理,指出mean shift对高速运动目标跟踪失效的原因,提出一种基于mean shift的粒子滤波跟踪的新算法.通过实验比较,该算法能改善了Mean shift算法对高速运动目标的效果,并且在存在干扰目标的情况下具备良好的跟踪效果.     

一类视频序列中的人脸检测与实时跟踪算法

提出一种新的人脸快速检测与实时跟踪算法,能够对视频序列中的人脸进行快速、准确地检测和跟踪。算法分为开始状态、目标丢失状态的人脸检测和连续状态的目标跟踪。首先预测人脸两眼之间的中心位置,得到人脸的预测位置并对预测位置处的图像进行模板匹配,快速检测出人脸准确位置。然后利用检测出的人脸修正人脸模板,并在检测出的位置、旋转度、缩放比例等条件下,对后面序列图像进行小位置、小角度的快速跟踪。实验采用了多种环境下的大量视频,结果显示该算法能够快速跟踪视频序列中的人脸并具有很高的准确性、鲁棒性。     

基于静态自适应外观模型纠正的目标跟踪算法

针对单目标跟踪过程中难以长期稳定跟踪的问题,提出一种基于静态-自适应外观模型纠正的跟踪算法。首先将跟踪过程中可能遇到的干扰因素分为来自环境和目标本身两类,分别提出静态外观模型和自适应外观模型,静态外观模型用于全局匹配,自适应外观模型用于局部跟踪,静态模型纠正自适应模型的跟踪漂移问题;使用单链接层次聚类算法去除两种模型融合后引入的噪声;针对运动目标消失再出现时难以捕获的问题,使用静态模型进行全局搜索,捕获目标。对于实验中的视频序列,视频序列中目标的中心位置准确率为0.9,计算机每秒能够处理26帧图像。实验结果表明,该跟踪算法框架可以实现长期稳定的跟踪,具有良好的鲁棒性和实时性。     

基于立方体模型和EKF的运动汽车跟踪算法研究

针对固定摄像机、大范围复杂交通场景,提出了一种运动汽车的实时跟踪算法。根据汽车的刚体特性,采用立方体模型与运动汽车图像进行匹配的算法,避免三维重建的难题,能较为直观地得到运动汽车的形体信息。结合车辆的非线性运动特征引入EKF算法,准确地预测车辆的相关参数信息,减少目标跟踪过程中的搜索时间,从而能够实时准确地跟踪运动汽车目标。通过真实交通视频仿真实验,该算法具有较好的跟踪能力和抗干扰性能。     

基于压缩域信息的立体视频对象分割方法

立体视频对象分割是交互式多视点视频应用的关键技术。为了提高对象分割的时效性和精确性,提出了一种利用压缩域视差和运动信息的立体视频对象分割算法。该算法首先对运动矢量场和视差场进行提取和修正处理,然后对视频帧进行分割作为初始值,最后用均值偏移算法聚类得到最终的对象分割结果。实验结果表明,对于纹理复杂的场景有很好的分割效果,可以获得与语义一致的对象。     

基于预测的多特征融合Mean-Shift跟踪算法

视频监控在生活中的应用已经相当广泛,其中视频目标精确跟踪是 计算机视觉中 应用较广、难度较大的一部分。在实际视频场景中目标存在复杂的变化,如外形变化、部分遮挡、光照变化等,这对Mean-Shift跟踪算法产生了较大的影响。为了解决上述变化导致的跟踪不准确的问题,融合颜色和Gabor-LBP纹理特征进行Mean-Shift跟踪,并利用二次多项式预测运动目标的位置,以提高跟踪的准确度。     

一种交通视频专网故障定位方法*

针对复杂异构网络环境中故障定位难的问题,采用代理技术,分析视频专网服务质量（QoS）,提出了一种基于改进代码书的网络故障定位算法。该算法采用视频QoS阈值进行故障事件检测,引入时间参数,建立具有三个维度参数的专网故障代码书,实现了视频监控质量评估与网络故障的快速定位。实验结果表明该算法可实现文中的故障事件实例检测,准确率比原有方法有较大提升,是一种有效的故障定位方法。     

基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法

由于采用矩阵的表示形式会破坏视频数据的原始空间结构,针对这一问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法。首先运用自适应中值滤波器对含噪视频进行预处理,通过相似块匹配构造一个三阶张量,根据视频张量的低秩性和噪声像素的稀疏性,利用基于张量的增广拉格朗日乘子法（ALM）重建出三阶视频张量的低秩部分和稀疏部分,实现噪声的分离。该方法采用张量模型来处理视频去噪的问题,更好地保护了视频序列的高维结构特性,可以准确地去除复杂结构视频的噪声干扰。实验结果表明,相对于常用方法,该方法能准确完整地分离噪声,具有更强的视频去噪能力。     

基于surfacelet稀疏重构的视频修复

为提高视频竖线、划痕、文字等破损的修复质量,提出一种基于Surfacelet稀疏重构的视频修复算法。Surfacelet变换的具有多尺度、多方向且高效树状结构的三维稀疏变换特性,能有效捕捉视频中的奇异曲面。算法首先基于Surfacelet变换域构造破损视频信号的稀疏性全局优化的目标函数,然后采用松弛算法求解该目标函数来实现对破损视频的修复。该算法不需要复杂的分割、边缘检测等预处理,能提高视频的纹理和结构信息的修复效果。实验仿真结果表明本文算法的视频修复质量优于现有视频修复算法。     

基于H.263的WEB-CAMERA嵌入式系统

由于多媒体技术的飞速发展 ,越来越多的领域需要一种高效、实时数字图像压缩技术。现有的数字图像压缩技术都比较复杂 ,而嵌入式系统的是有限的。这就要求根据嵌入式系统的特点和图像的内容对数字图像压缩算法进行改进。该文介绍了如何根据嵌入式系统的特点和图像的内容对数字图像压缩算法进行改进。主要根据视频序列的统计特性和高级数字图像压缩比特—误差分析法 ,来降低数字图像压缩算法的复杂度。所以在嵌入式系统实现WEB -CAMERA ,该系统利用CMOSSENSOR采集图像 ,通过AD公司Blackfin2 15 3 5DSP实现H .2 63编码器且将uClinux移植到ARM7TDMI核的CPU芯片内 ,最终实现WEB -CAMERA。     

基于视频粒子流和FTLE场的人群运动分割算法

针对复杂视频监控场景中不同运动行为的人群分割,提出了将视频粒子流和有限时间李雅普诺夫指数(FTLE)场相结合的人群运动分割算法。首先利用视频粒子流来表示长周期的粒子运动估计,通过最小化包含粒子外观匹配一致性和粒子间形变的能量函数,来优化每个粒子的轨迹;接着求解粒子流图的空间梯度,并构造FTLE场;最后利用FTLE场中的拉格朗日相干结构把流图分割成运动特性不同的区域。实验结构表明,算法能从拥挤复杂的视频监控场景中有效地分割出不同运动特性的群体,且具有较好的鲁棒性。     

嵌入式视频监控系统实时性研究

针对目前嵌入式系统资源有限及提高视频传输实时性方案不适合嵌入式视频监控系统的情况,提出基于视频流量预测和网络带宽检测的提高视频监控系统实时性方案。该方案采用线性规划视频流量预测算法和数据包的方法检测网络带宽,预测视频流量和网络带宽,据此调整视频缓存,达到提高视频实时性且节约系统资源的目标。     

基于MPEG-2压缩域的非线性编辑特技算法

在数字电视节目的制作过程中,非线性编辑中视频特技合成是一项很重要的工作。目前,这些特技大都是在宅间域中实现的,但是由于数字视频的压缩编码大都采用MPEG-2标准,因此直接在MPEG-2压缩域实现视频特技的合成,可以减少很多中间步骤,从阿加快电视台基于MPEG-2的数字电视节目的制作播出一体化进程。该文提出了一种在MPEG-2压缩域中不完全解压缩蛮现镜像特技的算法。实验结果表明,采用这种算法后,计算量比传统的空间域实现特技有了很大的减少,而视频图像的质量损失很小。     

视频监控下的人脸跟踪与识别系统

针对智能视频监控系统的要求,设计了一个基于视频监控的自动多人脸跟踪识别系统,该系统的功能是实时跟踪视频监控范围内的人脸并鉴别人脸的身份。针对复杂背景及类似人脸区域的影响,提出了一种Adaboost人脸检测算法和主动形状模型相结合的人脸检测算法,实现人脸的准确检测;针对视频监控范围内人脸偏转、交错以及由于人员不断出入而导致人脸数目发生变化的问题,提出了CamShift和Kalman滤波器相结合的多人脸跟踪算法,同时对跟踪到的人脸进行实时身份识别。实验证明,该系统在视频监控范围内对人脸检测和身份识别准确,跟踪实时性好,是一种建立实时视频监控系统的实用方法。