基于DMC-HMM模型的视频异常行为检测

针对视频检测算法中选取合适的图像语义特征提取算法的困难和检测计算效率不高的问题,该文提出了一种基于狄利克雷多项式共轭隐马尔科夫模型的视频异常行为检测算法,首先提出了狄利克雷多项式共轭模型用于抽取视频的底层特征的语义特征,接着将该模型与隐马尔可夫模型相结合进行视频异常行为的检测。通过校园人群流动和交通灯车辆流动实验证明,该方法具有较高的计算效率和检测性能。     

一种基于Android的智能视频监控系统

为了实现视频监控的智能化,提出了一种基于Android 4.0操作系统的智能视频监控系统的方案,系统具有全景视频采集、图像复原和变换、异常行为检测、高清抓拍、数据回传等功能,采用基于时空特征点的Hessian矩阵检测方法进行异常行为识别,采用满全景拼接的方法实现360°全景呈现,最后设计并实现了该系统。实验结果表明,该系统稳定可靠,携带方便,功能基本实现,有一定应用前景。     

视频监控中的人群逃离行为检测与定位

对视频监控系统中的人群异常逃离行为检测和定位的问题进行研究。提出一种不仅能检测出异常事件,而且能够识别异常的可能位置的新算法。人们通常本能地逃离异常或者危险发生的地点。基于这个理论,提出了一种新的检测发散中心的算法：发散中心暗示异常发生的可能位置。首先建立正常和异常的人群运动模型。通过光流场来计算出运动矢量的位置和方向,并获得矢量的交点。然后使用KNN最邻近搜索法获得交点集的密集区域即发散中心。最后,通过判断运动速度、能量和发散中心识别逃离行为。对多个视频数据进行实验测试,结果验证了所提方法是有效的。     

基于视频序列的列车驾驶员行为自动识别算法的研究

设计开发了集视频采集、运动目标检测、行为识别和自动报警为一体的驾驶员行为识别系统．对其中运动目标检测和行为识别算法进行了重点研究,针对驾驶室内光照变化等影响因素,采用混合高斯背景模型与帧间差分法结合的改进算法,实现运动目标的检测,用星型骨架法提取行为特征,最后应用隐马尔科夫模型实现了对驾驶员行为的快速识别．     

混合型入侵检测系统中联合分析与数据融合技术

针对目前国内外研究的入侵检测系统大多存在误报率高、检测效率低等问题,改进了入侵检测系统的分析器,采用2层结构,在误用分析层之上,增加联合分析层.联合分析层运用数据融合技术,采用Dempster-Shafer证据理论作为数据融合算法,并引入了一种新的基于Dempster组合规则的融合方法.通过对使用该入侵分析器与未使用入侵分析器的入侵检测系统进行比较实验表明,该分析器可以有效地降低误报率.     

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控

探讨了利用全方位视觉传感器(ODVS)以及计算机视觉技术来实现对自动取款机(ATM)的视频智能监控,采用ODVS来获取整个ATM机周围的全景视频图像,通过透视算法将全景视频图像展开成若干个重点监控领域;为了提高检索效率、减少存储和传输信息量,提出了通过基于高斯肤色模型的人脸检测算法获取ATM使用者的人脸图像并将时间地点等信息进行合并,得到一幅包含使用ATM时间、地点和人物图像;为了提高ATM的使用安全性,通过基于卡尔曼滤波的人脸跟踪和行为语义规则判定等手段来检测和分析ATM设备周围环境中的窥视行为.与现有的ATM视频监控技术相比,所提出的监控方法具有检测范围广、智能化水平高、存储检索效率高等优点,实现窥视行为检测算法具有较高的鲁棒性和检测精度.     

融合视频编码的低复杂度纹理自适应视频加密算法

针对现有视频加密算法复杂度高的问题,提出一种低复杂度的纹理自适应视频加密算法。该算法直接利用视频编码DCT系数和运动矢量建立阈值自适应的纹理估计模型,以此检测视频纹理区域并进行加密。考虑到视频编码效率和格式兼容性,选择纹理区域的DCT系数符号和MVD符号进行加密。该算法以应用广泛的H.264/AVC视频编解码器为验证平台,实验结果表明,该文提出的加密算法在确保视频内容安全性和压缩编码效率的同时,加密算法复杂度降低,待加密数据量减少。与现有纹理检测模型相比,该文纹理检测算法复杂度低,能够适用于实时性视频加密应用场景。     

基于球门检测的足球视频精彩事件提取

为了提高足球视频精彩事件检测效率,提出了一种基于双投影法的球门镜头检测算法,并在此基础上提出了基于球门检测的精彩事件提取算法.实验结果表明,该算法比常规算法取得了更好的检测效果,生成的精彩视频摘要大约为原视频的5%.     

基于前景区域生成对抗网络的视频异常行为检测研究

为提高视频异常行为检测的准确率,本文提出了一种基于前景区域生成对抗网络的改进方法。通过提取实际视频帧的前景和背景掩码,确定生成对抗网络输出视频帧的待检测前景区域。针对待检测前景区域,应用前景区域峰值信噪比准则,计算异常行为检测得分,完成视频异常行为检测。实验结果表明,本文的检测方法在Avenue数据集、UCSD-Ped1数据集、UCSD-Ped2数据集上均能有效提高视频异常行为检测准确率,并能降低检测运行时间。     

多角度数据库活动监控技术研究

基于网络协议抓取的数据库活动监控是数据库安全深度防御的一种手段。针对用户数据库请求的内容与方式,设计了包括用户行为获取与潜在安全威胁检测的数据库活动监控器。根据异常攻击检测策略,提出了基于SQL语法结构和语义特点的单语句用户行为模型和基于SQL操作序列的多语句用户行为模型。在训练阶段,对SQL训练集进行学习以构建用户行为模式库。入侵检测引擎通过计算SQL间结构距离和多语句序列距离的模式匹配方法发现潜在的数据库攻击行为。对实际SQL请求的实验验证了该文提出的监控器体系结构、相关模型、行为模式挖掘和攻击匹配算法的可用性。     

Temporal Shape Error Concealment for Video Objects

A novel temporal shape error concealment technique is proposed, which can be used in the context of object-based video coding schemes. In order to reduce the effect of the shape variations of a video object, the curvature scale space (CSS) technique is adopted to extract features, and then these features are used for boundary matching between the current frame and the previous frame. Because the temporal, spatial and statistical video contour information are all considered, the proposed method can find the optimal matching, which is used to replace the damaged contours. The simulation results show that the proposed algorithm achieves better subjective, objective qualities and higher efficiency than those previously developed methods.     

基于时空代表帧序列的视频近拷贝检测方法

为了解决空域特征与时域特征只能片面地表征视频内容的问题,提出了一种基于时空代表帧序列的视频近拷贝检测方法.首先,根据帧间颜色卡方差与灰度OM(ordinal measurement)差别进行场景分割;其次,对分割后的视频进行降帧率操作,对于每个分割后的场景,进行分段合成,并根据加权的灰度互信息量进行筛选,得到每个场景的时空代表帧(representative image),并对视频代表帧提取灰度的OM、均值、标准差、对比度以及颜色分布描述子和边缘OM序列等特征;最后,对视频的特征进行对比,根据特征的相似程度来判断检测视频是否为近拷贝视频.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和检测能力.     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法

提出了一种针对H.264的快速帧间模式选择算法。该算法从三个方面提高编码效率:SKIP模式提前判决;引入视频分割算法分离前景和背景,确定候选模式;提出了快速帧内模式选择方法。该算法避免了不必要的运动估计和率失真代价(RDO)的计算,节省了编码时间,同时保证了编码质量。     

基于SVM的MVC快速宏块模式选择算法

JMVC编码器采用全搜索算法在视点间和时间参考帧中遍历所有可能的预测模式选择最优, 以获得最佳编码质量, 在获得高压缩比的同时也带来非常高的编码复杂度, 严重影响多视点视频的实际应用.针对此问题, 利用JMVC多视点视频编码模型提出一种基于SVM的多视点视频编码快速宏块模式选择算法, 利用SVM方法训练参考视点中提取到的相关信息, 进行分级3层的SVM归类.对采用的3层分类策略进行讨论, 并对特征参数的选取进行详细描述.实验结果表明, 与JMVC全搜索算法相比, 本文算法可在保持视频编码质量的同时节省大量编码时间.     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播（BP：Belief Propagation）的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

基于多帧间的差的视频对象提取方法及其在DSP上的实现

针对自动提取方法及半自动提取方法的缺点,提出了一种在Blackfin-533 DSP(Digital Signal Processor)芯片上实现的视频对象提取方法。该方法是利用图像多帧差累积的高阶统计量来提取出视频对象,设计了DSP实现系统并对算法进行了测试。测试结果表明,该算法可以满足当前多种视频图像处理实时应用需求,具有良好的应用前景。     

媒体处理器视频哈夫曼解码快速算法

为了提高视频处理中哈夫曼解码的性能,从减少比特操作、提高处理器内存利用率的角度出发,设计了2种不同的数据结构进行哈夫曼码表的组织,提出了一种新的并行分步查表算法,对Ishii的并行查表法进行了改进.实验结果表明,采用新算法及其内存优化策略,以哈夫曼解码性能较少下降的代价,内存开销得到大幅降低.新算法比常用的分步查表算法的解码效率有较大提升,对MPEG系列、H.26X系列等视频压缩标准具有普适性.     

采样技术在基于DSP的视频对象提取中的应用

基于多帧差和HOS(High-order statistic)的视频对象提取算法可以在DSP(Digital sig-nal processor)上实现。由于视频图像数据量大,为提高DSP处理视频图像的速度,充分考虑采样算法灵活有效的特点,采用一种采样算法。根据处理需要按比例减少或增加图像分辨率,即下采样和上采样算法。实验中将该算法在Blackfin-533 DSP芯片上运行,验证了该算法的可行性和有效性。     

带宽约束下FGS视频传输非均等错误保护

为了在带宽约束的丢包信道下获得最小的视频传输失真，提出一种基于MPEG-4精细粒度可扩展（FGS）编码的非均等错误保护（ULP）策略.该策略采用前向冗余纠错（FEC）方法进行错误保护，并根据FGS视频增强层之间存在的不同重要性, 对不同的增强层分配不同速率的冗余数据.重要性高的层获得更强的错误保护，而重要性低的层获得较弱的错误保护.建立了平均网络丢包概率和FGS视频率失真之间的关系模型，设计了优化的FEC数据分配算法.在网络仿真器（NS-2）中的模拟结果表明，该错误保护策略可以有效地减少视频失真以及视频质量波动，在10%的平均丢包概率下，可以获得1.5dB的质量提高.