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运动成像平台近景视频运动目标检测技术研究

孙浩  
【摘要】:随着科学技术的进步,人们现在越来越容易获取和存储各种视频,数字视频信息出现了飞速膨胀。视频运动目标检测是视频内容分析的基础,在科学研究和工程应用上都有着十分重要的意义,其中运动成像平台近景视频运动目标检测技术,由于目标景深变化大、多目标间的静态或动态遮挡、不可预知的场景变化、目标运动和成像平台运动等多种因素的影响,是一个值得重点关注的难点问题。运动成像平台条件下运动目标检测方法可以分为基于运动分析的方法和基于统计学习的方法。本文围绕运动成像平台近景视频运动目标检测问题,深入研究了利用局部不变特征表达视频图像数据,利用运动分析和统计学习策略分析视频图像数据,从而发现和定位运动目标的方法。 在基于局部不变特征的视频内容表述方面,主要研究内容为:(1)提出利用空域的局部近邻关系和时域的运动相似关系来定义和描述视频局部不变特征的时空上下文信息,增强视频局部特征的描述力。(2)提出在视频图像数据中引入图像空间金字塔表示,在多个层次上描述目标各部分之间的结构信息,有效的融合了目标的局部外观信息和全局结构信息。(3)提出了一种面向视频图像特征匹配的闭合回路特征匹配方法,在保证特征匹配数量的同时提高了匹配的可靠性。 在基于运动分析的运动目标检测方面,提出了一种基于多视几何约束的运动成像平台近景视频运动目标检测方法。方法的主要创新为:(1)针对双目会聚式立体视觉,提出了一种基于四个视角的多视极线约束,有效地解决了当相机和目标沿相同方向运动时对极几何约束无法检测运动目标的问题。(2)提出在粒子滤波的框架下,采用自适应状态预测和多视极线约束状态观测的更新策略同时检测和跟踪多个运动目标,有效地处理了运动成像平台下多个运动目标在多个时刻进入或离开视野的情况。 在基于无监督统计学习的运动目标检测方面,提出了一种基于动态主题发现的运动成像平台近景视频运动目标检测算法。基于鲁棒的稀疏时空上下文视觉词汇表示形式和无监督的学习策略,我们采用概率主题模型对运动成像平台近景视频数据中的运动目标进行建模,我们的模型本质上包含两个过程:(1)在特征层次上,提取对姿态、尺度和光照变化等因素不敏感的显著性视频块,这些视频块包含了多种不同类别运动目标的局部信息。(2)在目标层次上,利用多帧图像间的结构模式和运动模式的相似性,构建目标模型。 在基于有监督统计学习的运动目标检测方面,以红外行人目标为例,提出了一种基于判别式模型的运动成像平台近景视频特定类别运动目标检测算法。算法的主要创新为:(1)提出了一种基于特征点滑动窗口搜索的感兴趣区域提取方法,方法能够在不同的场景条件下稳定地提取候选行人区域,保证检测率的同时大大减小了滑动窗口搜索的候选区域,提高了处理效率。(2)提出了一种金字塔二进制模式特征,同时利用局部纹理信息和全局结构信息来描述红外图像人体目标,并将其扩展为三维的动态金字塔二进制模式特征用于描述红外视频中的行人目标。


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