监控视频中特定人查找方法研究

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特定人查找技术是计算机视觉中比较热门同样也是非常具有挑战性的技术。该技术涵盖了计算机视觉、视频处理、图像分割等多个范畴,应用到智能视频监控技术和视频检索相关领域的技术。监控视频中特定人查找方法要求计算机在远距离情况下对多种姿态的同一人体目标进行识别,这对于目前计算机对于视频处理的技术来说是难点所在。本文在深入研究国内外相关系统基础之上,结合成熟的图像处理和视频处理的理论知识,详细阐述了特定人查找技术所涉及到的各种技术。这些技术包括:背景建模,运动目标提取,特征的检测与匹配。在运动目标提取方面,对当前常见的几种算法进行了比较,并在此基础之上提出了基于HSV颜色空间的Surendra算法来进行运动目标的检测和提取。在特征检测及匹配过程中,比较了局部特征和全局特征,总结了其各自适用的场合,并重点对SIFT特征进行了学习和仿真。鉴于根据单个特征在图像中进行特定人查找不能充分利用不同特征的优势,本文提出了基于多特征融合的检索技术。综合考虑全局特征和局部特征的优缺点,既保持了单特征用于内容检索的正确性,又兼顾了不同特征对检索结果的影响。在融合特征的过程中,本文通过实验证明了颜色特征、形状特征及SIFT特征融合以后进行内容检索的效果要明显优于单特征。在实验过程中,本文将特定人查找系统包含的关键技术划分为两个子模块:运动目标检测模块和特征提取与匹配模块。运动目标检测模块负责对监控视频进行运动目标的检测,运用背景更新算法,在HSV空间下对视频的背景与前景进行分割,通过对前景图像进行分类和处理,提取到较为完整的人体目标。特征提取与匹配模块是整个系统的关键,负责对各个全局特征和局部特征进行提取,然后通过匹配算法进行内容检索。仿真结果证明本文提出算法的可行性。
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