HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测

在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阂值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。     

结合阴影抑制的混合高斯模型改进算法

混合高斯模型背景法作为运动目标检测的一种经典方法,已经广泛应用于智能视频监控系统中。但是,传统的混合高斯模型背景法容易将阴影误检测为运动目标的一部分。因此,针对该方法在区分阴影和运动目标方面的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法和HSV空间阴影抑制相结合的运动目标检测算法。这种改进算法首先将颜色空间转换到HSV空间,初步提取运动目标,然后再利用阴影的灰度值比背景中的灰度值小,而前景的灰度值比背景中灰度值大的特性,检测出运动目标中的阴影。实验结果表明,这种改进的算法明显提高了检测效果,有效抑制了阴影对运动目标检测的干扰,算法实时性也较好。     

基于低秩矩阵分解的运动目标检测

运动目标检测是视频监控任务的基础问题之一,针对灰度信息,目标检测存在的阴影识别能力差、检测精度低等问题,提出在HSV颜色空间下基于低秩矩阵分解的运动目标检测算法.首先将获取的RGB图像转为HSV颜色空间分量,分别对H、S、V通道构建低秩观测量,进行低秩矩阵优化分解,分离出不同颜色通道的前景和背景分量;组合H、S、V通道分量的前景图像,得到粗略的运动目标区域;再采用HSV颜色阴影去除去除前景图像中的阴影;最后经噪声去除和空洞的填充,检测得到准确的前景运动目标.实验验证表明,与其它方法相比,能够有效地提高运动目标检测的准确度.     

联合两种颜色空间的阴影检测算法

在视频监控的运动检测中,由于光照、风吹等影响,运动阴影常常被误认为运动对象。为了有效解决动态背景下运动目标中存在的阴影问题,提出了一种归一化的RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合的阴影消除方法。该方法首先在归一化RGB颜色空间下用背景减除法得到运动目标,然后在HSV空间下对阴影进行检测和消除,从而得到真实运动目标。实验结果证实：该方法在运动目标检测及跟踪方面取得了较好的效果,对动态背景的视频,能准确、实时地检测出阴影并进行消除。     

基于HSV颜色空间和Vibe算法的运动目标检测

Vibe算法运行速度较快,并能快速有效地抑制阴影、照相机晃动对前景检测造成的影响,具有较好的前景检测性能。但对于存在动态背景的户外视频,不可避免地存在背景干扰及噪声的影响,使得Vibe算法不能准确地检测出运动目标。针对此缺陷,提出颜色特征信息与Vibe相结合的改进算法,将像素点从RGB空间转换到HSV颜色空间进行颜色失真度比较,通过双模型的建立,有效减少了计算量。系列实验表明该方法能够取得更加准确的前景分割特性,对噪声干扰表现出良好的鲁棒性。     

基于混合高斯模型的运动目标检测

提出了一种新的基于HSV颜色空间的阴影检测和误判检测的自适应背景模型运动目标检测算法,并将其应用于运动物体的分割。该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题。实验结果表明了该算法的实时性、可靠性和准确性较好。     

一种基于边缘信息与HSV颜色空间相结合的阴影检测算法

在基于HSV颜色空间检测阴影的基础之上．针对其存在的问题,即容易把亮度较低的车辆也作为阴影消除．提出一种利用车辆边缘对称性的HSV方法。该方法先对感兴趣区域进行边缘检测．之后在垂直方向上对像素点的个数进行累加．由于车辆两边的边缘轮廓明显．累加值通常最大。以此求得车辆的边缘与对称轴,确定车辆的范围,之后在车辆区域之外采用基于HSV颜色空间的方法进行阴影的消除。实验表明,该方法能有效解决亮度较低的运动目标被检测成阴影的问题。     

多特征融合的车辆阴影消除

目的 提出一种基于颜色特征和边缘特征相融合的算法,实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测和消除。方法 首先,通过经典混合高斯背景建模方法建立背景模型,以帧差法获取运动目标前景。其次,针对复杂多变的交通道路场景,采用串行融合策略检测车辆阴影。对运动目标前景基于边缘特征检测阴影之后,再进行RGB颜色特征方法检测阴影,此过程中利用边缘差分、形态学处理等运算以达到更好的阴影消除效果。为提高算法效率,对前景区域进行阴影评估,从而判断是否有必要进行阴影检测和消除。结果 通过与统计参数法SP、统计非参数法SNP、两类判定性非模型法DNM1、DNM2等算法的对比,本文算法的阴影检测率和阴影识别率分别有大约10%的提升。实验结果表明,该算法能够有效消除车辆阴影,具有良好的准确性和鲁棒性。结论 本文算法结合颜色和边缘两种特征,弥补基于单个特征方法的单一性,降低由于阴影区域边缘复杂、车辆颜色与阴影颜色相近等原因造成的阴影误检率,阴影消除效果良好。     

基于运动目标轨迹的高速公路异常事件检测算法研究

针对人工观看高速公路视频录像判断异常事件劳动强度大、工作效率低等缺点,提出基于车辆运动轨迹的异常事件检测算法。采用背景差法提取运动目标前景;对存在阴影的运动目标,使用改进的基于边缘检测和HSV颜色空间相结合的算法去除阴影;对获得的无阴影的运动目标前景通过kalman滤波算法获得车辆的运动轨迹;通过分析车辆的行驶状态建立异常事件模型,使用实际高速公路视频来验证异常事件检测模型的正确性。实验结果表明,本文提出的新的阴影去除算法能够有效地消除阴影,异常事件检测模型能够有效地检测逆行、停车车辆,准确性高、实用性好。     

结合HSV与纹理特征的视频阴影消除算法

目的 在视频监控目标检测应用中,场景中的阴影会直接影响目标检测的准确度,因此阴影抑制算法研究显得尤为重要。目前广泛使用的是HSV（hue,saturation,value）阴影抑制方法,但是该方法存在由于亮度比值的阈值不稳定而造成将运动目标也检测为阴影的问题。针对该问题,本文提出了一种结合HSV与纹理特征的视频阴影消除方法。方法 首先将输入的图像使用传统的混合高斯模型建立背景并在灰度空间中提取前景,其次在HSV空间使用亮度比的阈值方法检测阴影,二者综合得到运动目标;针对由于亮度比值的阈值不稳定而导致的前景误检为阴影的问题,采用了LBP（local binary pattern）算子结合大津阈值（OTSU）提取部分运动目标。最后将LBP算子结合大津阈值提取的部分运动目标与HSV空间检测的目标两者相或,最终去除运动目标的阴影。结果 本文选用在CVPR-ATON和CAVIAR标准视频库中多个场景的阴影视频,将本文算法与SNP算法、SP算法、DNM1算法和DNM2算法进行对比仿真,实验结果表明本文算法在阴影检测率和阴影识别率的平均值上提升约10%。结论 本文提出的视频阴影消除算法结合了HSV与纹理特征,可以在不同的环境中有效地去除阴影,运动目标保留完整,可适用于智能视频监控、遥感图像和人机交互中。     

计算机安全漏洞检测技术综述

由于信息系统已被广泛应用到国家的各个领域,信息系统的安全显得尤为重要。计算机安全漏洞已经成为信息系统的最主要的威胁之一,因此发现信息系统的漏洞检测技术也成为了目前的研究热点。文章对目前漏洞检测技术中的静态检测技术、动态检测技术和混合检测技术进行了概述,并对各种技术的优缺点进行了比较分析。     

大型雷电定位系统中实时自适应联合检测算法

雷电电磁辐射的持续时间具有随机性。采用能量法检测雷电数据块,当信号长度远短于数据块长度时,将会产生噪声淹没信号现象而引起检测概率降低的问题。发现可利用峰度来描述含有短雷电信号的数据块的波形特征,而且能量块检测与特征检测具有互补特性。为了提高检测概率,将能量块检测和特征检测相结合,利用自动筛选思想和删余检测技术实时估计背景噪声,提出了实时自适应联合雷电检测算法。通过对实采的雷电数据进行实验,结果表明,所提出的检测算法能够明显提高检测概率,表明了其有效性和实用性。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

一种混合式网络入侵检测系统

入侵检测系统通常采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报和误报问题。该文分析不同类型网络流量的分布特征,提出一种将异常检测和误用检测相结合的混合式网络入侵检测系统,从总体上克服了单一模式的不足。实验结果表明,该方法能有效地提高入侵检测系统的检测率和准确率。     

视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望*

将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。     

智能入侵检测技术述评

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。     

基于Hamming网络的入侵检测技术的研究

分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题,并结合神经网络的原理,提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术。该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足,提高了对未知入侵类型的检测能力,并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试。     

司机疲劳驾驶实时检测系统设计

司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义.设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统.系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量.考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量.实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态.     

网络入侵检测技术综述

入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。     

A method of detecting and tracking irises and eyelids in video

We locate the eye corners, eyelids, and irises in every frame of an image sequence, and analyze the movements of the irises and eyelids to determine changes in gaze direction and blinking, respectively. Using simple models for the motions of the head and eyes, we determine the head-independent motions of the irises and eyelids by stabilizing for the head motion. The head-independent motions of the irises can be used to determine behaviors like saccades and smooth pursuit. Tracking the upper eyelid and using the distance between its apex and the center of the iris, we detect instances of eye closure during blinking. In experiments on two short image sequences, in one of which the subject was wearing glasses, we successfully located the irises in every frame in which the eyes were fully or partially open, and successfully located the eyelids 80% of the time. When motion information in the form of normal flow was used, the irises were successfully tracked in every frame in which the eyes were fully or partially open, and the eyelids were successfully located and tracked 90% of the time.