基于灰階遷移統(tǒng)計法的背景模型自適應(yīng)更新方法研究.pdf

1、在智能視頻監(jiān)控技術(shù)中背景建模是一項位于底層的關(guān)鍵技術(shù),其性能將直接決定上層各種智能視頻分析功能的可實現(xiàn)性及魯棒性。對背景建模技術(shù)的研究近十年來一直是視頻分析與安防監(jiān)控領(lǐng)域的研究熱點與難點,因此開展與背景建模相關(guān)的研究具有重要理論意義和實際工程意義。目前,大多數(shù)背景建模方法在實用化程度上仍存在不足,具體表現(xiàn)為無法應(yīng)對現(xiàn)實監(jiān)控場景的復(fù)雜多樣性,其核心問題在于:已構(gòu)建的背景模型無法快速有效地學(xué)習(xí)場景在時空維度上的各種隨機(jī)性變化。于是,對背景模

2、型自適應(yīng)更新問題的研究成為背景建模技術(shù)實用化的關(guān)鍵一步?，F(xiàn)有的主流背景模型自適應(yīng)更新方法存在以下不足:需人工設(shè)置背景模型的初始學(xué)習(xí)率,自適應(yīng)性有待提升;背景模型學(xué)習(xí)率的調(diào)控策略依賴于具體的背景模型,通用性不高;逐點式地計算背景模型學(xué)習(xí)率,運算效率低。為克服傳統(tǒng)方法的上述不足,本論文提出了一種新穎的背景模型自適應(yīng)更新方法。主要研究內(nèi)容包括：
　?、偈芪锢韺W(xué)中原子能級躍遷模型啟發(fā),論文提出將視頻中像素灰度變化理解為像素點樣本在不同灰階

3、(即光強(qiáng)能級)間發(fā)生了遷移,進(jìn)而提出了以視頻灰階為對象提取視頻變化統(tǒng)計信息的視頻低層數(shù)據(jù)挖掘新范式——灰階遷移統(tǒng)計法。相比于傳統(tǒng)視頻低層數(shù)據(jù)挖掘三大范式(即像素點分析范式、區(qū)域分析范式和子空間分析范式),灰階遷移統(tǒng)計法能夠從監(jiān)控視頻中挖掘出傳統(tǒng)范式所無法獲得的獨特統(tǒng)計信息,該統(tǒng)計信息被證明可有效地用于控制背景模型的自適應(yīng)更新過程。
　　②針對傳統(tǒng)背景模型自適應(yīng)更新方法的不足,提出了一種基于灰階遷移統(tǒng)計法的全局化背景模型自適應(yīng)更新方

4、法。該方法對視頻中全局場景進(jìn)行灰階遷移統(tǒng)計,生成一種被稱為全局灰階遷移概率圖的二維離散概率分布函數(shù),然后將全局灰階遷移概率圖作為在線學(xué)習(xí)率查詢表,以查表方式快速獲取背景模型更新所需的學(xué)習(xí)率。該方法有以下優(yōu)點：無需人工設(shè)置初始學(xué)習(xí)率,自適應(yīng)程度高；學(xué)習(xí)率的產(chǎn)生不依賴具體背景模型,通用性好；學(xué)習(xí)率的產(chǎn)生由快速查表方式實現(xiàn),運算效率高。實驗表明,該方法可有效提高背景模型的自適應(yīng)性與魯棒性。
　?、蹖τ谀承┚哂袕?fù)雜局部動態(tài)性的監(jiān)控場景,由

5、計算出的全局灰階遷移概率圖可能出現(xiàn)誤差。為此,通過對全局化背景模型自適應(yīng)更新方法進(jìn)行改進(jìn),論文提出了一種基于灰階遷移統(tǒng)計法的區(qū)域化背景模型自適應(yīng)更新方法。該方法包含以下關(guān)鍵步驟：自適應(yīng)的場景動態(tài)性估計；基于場景動態(tài)性的自適應(yīng)場景區(qū)域分割；對不同的場景區(qū)域分別進(jìn)行灰階遷移統(tǒng)計,生成對應(yīng)的區(qū)域灰階遷移概率圖；將區(qū)域灰階遷移概率圖作為對應(yīng)區(qū)域內(nèi)背景模型學(xué)習(xí)率的查詢表。實驗表明,區(qū)域化的方法能夠有效地克服全局化方法存在的不足。
　　④當(dāng)場

6、景中出現(xiàn)某些特殊事件(例如出現(xiàn)遺留物),在提出的區(qū)域化背景模型自適應(yīng)更新方法將可能在特殊事件區(qū)域內(nèi)失效。為此,論文提出了一種基于灰階遷移統(tǒng)計法的特殊事件區(qū)域背景模型自適應(yīng)更新方法,其由兩部分組成：基于灰階遷移概率圖的非參數(shù)化特殊事件區(qū)域檢測與分割；基于人類進(jìn)行拼圖游戲時的視覺感知機(jī)制對特殊事件區(qū)域內(nèi)的背景模型進(jìn)行自適應(yīng)更新。最后,上述特殊事件區(qū)域背景模型自適應(yīng)更新方法被整合到提出的區(qū)域化背景模型自適應(yīng)更新方法中,從而有效地改進(jìn)了區(qū)域化背