基于运动词典的视频事件检测

发布时间：2017-06-30 13:13

  本文关键词：基于运动词典的视频事件检测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：视频事件检测是多媒体数据检索中一个十分热门的研究课题。随着计算机技术以及网络技术的发展,用户对互联网体验的质量要求也在不断提高。视频事件检测应用广泛,不仅能够使搜索引擎在检索效率上得以提升,而且可以用于智能监测系统以及交互系统,例如交通系统,机场,地铁站的监控,具有广阔的应用前景。在本文中,我们主要针对开放视频(Open Video)对事件检测进行研究。 本文主要分为两大块进行研究分析：一,开放视频中对象运动模式相似度算法设计：在本文中我们首先对现有几种主要的轨迹相似度算法进行了优势对比分析。另外我们对轨迹的时空特征进行了抽取。对于轨迹相似度计算算法,我们充分考虑了从真实视频中抽取出的二维轨迹的特殊情况,使得算法有更高的鲁棒性。通过实验证明我们的方法与其他方法相比较,有更高的准确率与高效的计算速度。二,开放视频动态信息描述以及视频事件检测：我们通过将KLT与SIFT进行结合对视频帧序列中的特征点进行抽取并追踪。利用所抽取的轨迹对事件构建运动词典(Motion Dictionary),词典中的每个元素我们称之为运动单词(Motion Word)。在本文中,我们还特别考虑了视频中对象运动轨迹的时间相关性与空间相关性,这样对于运动相对复杂的对象来讲,使它自身的运动模式在同一个视频中就发生了关联,为动作的发生提供了时空的参考系。在本文中,我们选取了ICCV2013的视频事件数据集UCF101,该数据集对101种动作已经做了预标记。实验证明,与HOG, HOF,MBH三种描述符相比,我们的方法在该数据集上的事件检测有更高准确率,而且在识别速度上也有一定提升。
【关键词】：多媒体检索 轨迹相似度计算 运动词典 视频事件检测
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 视频事件检测研究背景10-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 文章研究内容13-14
• 1.4 文章组织结构14-15
• 第二章 相关工作15-22
• 2.1 轨迹相似度计算15-18
• 2.2 视频事件检测18-19
• 2.3 对相关工作的分析19-20
• 2.4 本章小结20-22
• 第三章 基于空间特征的轨迹相似度计算22-42
• 3.1 研究现状22-23
• 3.2 轨迹的相似度测量23-28
• 3.2.1. 欧几里德距离23-24
• 3.2.2. 动态时间规整(DTW)距离24-26
• 3.2.3. 最长公共子序列(LCSS)距离26
• 3.2.4. Hausdorff距离26-27
• 3.2.5. 改进的Hausdorff距离27-28
• 3.3 轨迹的空间特征提取28
• 3.4 轨迹相似度计算在空间变换中的处理28-33
• 3.4.1. 尺度不变28-29
• 3.4.2. 平移不变29-30
• 3.4.3. 旋转不变30-32
• 3.4.4. 镜像不变32-33
• 3.5 基于轨迹空间特征的相似度测量33-34
• 3.6 实验结果34-40
• 3.6.1. 实验数据34-35
• 3.6.2. 测评方法35
• 3.6.3. 实验结果35-40
• 3.6.4. 实验结果分析与小结40
• 3.7 本章小结40-42
• 第四章 运动词典的建立及视频事件检测42-63
• 4.1 研究现状43
• 4.2 局部特征描述符43-46
• 4.2.1. 方向梯度直方图(HOG)描述符与光流直方图(HOF)描述符44
• 4.2.2. 运动边界直方图(MBH)描述符44-45
• 4.2.3. SIFT描述符45-46
• 4.3 KLT特征点追踪算法46-47
• 4.4 运动词典的原理及构建47-49
• 4.5 实验结果的总结和分析49-61
• 4.5.1. 实验数据49-53
• 4.5.2. 聚类及评测方法53
• 4.5.3. 基于KLT的运动词典与事件检测53-58
• 4.5.4. 基于KLT+SIFT的运动词典与事件检测58-60
• 4.5.5. 结果分析与总结60-61
• 4.6 本章小结61-63
• 第五章 结语63-67
• 5.1 总结63-64
• 5.2 展望64-67
• 参考文献67-71
• 附录一 作者攻读硕士学位期间发表的文章71
• 附录二 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目71-72
• 后记72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 龚玺;裴韬;孙嘉;罗明;;时空轨迹聚类方法研究进展[J];地理科学进展;2011年05期

2 曲琳;周凡;陈耀武;;基于Hausdorff距离的视觉监控轨迹分类算法[J];吉林大学学报(工学版);2009年06期

3 胡双演;李俊山;王蕊;杨威;陈磊;;基于运动轨迹的视频检索方法[J];计算机工程与设计;2008年07期

4 刘玉;王敬东;李鹏;;一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究[J];宇航学报;2011年07期

  本文关键词：基于运动词典的视频事件检测，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：502043