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基于支持向量机的视频对象提取技术研究

王爽  
【摘要】:视频对象提取技术是数字视频处理和计算机视觉领域中重要的研究课题之一,同时它也是智能视频监控、视频通信以及远程医疗等应用领域的核心技术。因此,视频对象提取技术已经成为当前图像处理领域的研究热点,同时也受到越来越多的科研工作者的关注与重视。虽然视频对象提取的算法已经很多,但到目前为止仍然没有一种能够适用于各种视频场景的通用算法,且与MPEG-4标准提出的要求仍存在一定距离。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种新兴技术,具有小样本、非线性等特点,能够简化计算复杂度,并且具有较高鲁棒性,在处理分类问题上效果显著。 本文主要研究支持向量机作为分类器提取视频对象的方法,并且将支持向量机与二叉树(Binary Tree, BT)决策模型结合实现自适应分级分类。论文主要工作以及相关成果包括以下几个方面: (1)对视频对象提取技术和支持向量机的基本理论做了详细的阐述,并对本文所涉及到的一些比较典型的视频对象提取算法进行了分析和实现,包括阂值分割法、边缘检测法和变化检测法。 (2)改进传统变化检测法,并将其与边缘检测法结合实现前景对象粗提取。首先采用改进后的帧差法检测目标运动区域;然后对运动区域和参考帧分别进行边缘检测,再将两个边缘进行匹配运算,得到含有运动目标的精确边缘;最后,对匹配后得到的边缘进行后处理。实验结果表明,该算法能够实现前景对象的粗略提取,并且提取效果令人满意。 (3)对前景对象进行特征提取,主要提取图像的运动特征、边缘特征、邻域灰度特征和局部变换域特征。运动特征主要是计算光流场的运动矢量;边缘特征主要是计算图像的梯度信息;邻域灰度特征主要是计算以块为单位的局部熵,并且以当前块和其四邻域块的灰度熵作为邻域灰度特征向量;局部变换域特征主要是计算以该像素为中心当前块的离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT),使用变换后的系数计算特征向量。 (4)在SVM训练和识别阶段,本文提出了将支持向量机和二叉树分类决策方法相结合的方式,并将其应用到了视频对象提取中。支持向量机分类器在每一次分类结束后,通过计算分类正确率自动判断是否需要进行下一次的训练和分类。若需要,就对前一次分离的前景像素作进一步的训练和分类,这就是二叉树支持向量机(BT-SVM)的基本思想。本文分别使用Akiyo序列、Grandma序列和Mother and daughter序列对上述算法进行了仿真实验,并将实验结果与COST AM分割结果进行了对比。实验结果表明:在空间准确度方面,本文算法有5-27%的提升;在时间一致性方面,本文算法有3-9%的提升。可见,利用二叉树支持向量机分类器精确提取视频对象具有可行性,且稳定性比较高。


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