基于監(jiān)控的視頻摘要的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著微電子技術和計算機信息技術的飛速發(fā)展，視頻等海量數(shù)據(jù)不斷積累使得用戶對視頻的查找和處理越來越困難，這使人們不得不發(fā)覺和完善對視頻數(shù)據(jù)的處理的相關技術。如今有關視頻處理的視頻摘要技術在各行各業(yè)發(fā)揮著越來越重要的作用，特別是監(jiān)控方面的應用，大大減少了工作人員的工作量。
　　視頻數(shù)據(jù)的結構是非線性化的，無法按照一般的處理方法對其處理，視頻摘要是解決此問題眾多方法之一。
　　本文主要研究了視頻處理中有關視頻摘要的技術，視頻摘要的

2、主要過程有讀入視頻、背景建模、前景提取、運動目標跟蹤、目標的時序與空間規(guī)劃、濃縮視頻的生成。針對這幾個過程中存在的關鍵技術進行詳細的介紹。一方面在目標檢測中的背景模型創(chuàng)建提出了改進算法，另一方面根據(jù)改進算法設計了一個視頻摘要系統(tǒng)。
　　首先論文研究了運動目標檢測算法，根據(jù)算法的基本原理將其分為了四類，簡單的背景建模、基于統(tǒng)計信息建模、非參數(shù)核密度估計建模、非背景建模。對每一類中選擇了經(jīng)典算法進行了介紹和實驗。在進行幀差法提取前景的

3、時候提出了一種改進方法，該方法能夠有效的減弱粗影問題。
　　其次論文研究了目標跟蹤方法，運動目標跟蹤是整個設計優(yōu)化性技術，如果運用的合適得當，可以讓系統(tǒng)更加智能人性化，本章主要介紹了卡爾曼濾波，Mean Shift方法。給出了算法的基本原理。
　　論文針對視頻摘要最關鍵的技術，創(chuàng)建背景模型，在平均背景法提出的移動平均背景法的基礎上提出了一種基于傳統(tǒng)移動平均算法的改進算法，并且對該算法進行了實驗分析。
　　最后基于vs2