語義視頻對象的提取及其在視頻檢索中的應(yīng)用.pdf

1、如何提取語義視頻對象（Semantic Video Object）是視頻壓縮、視頻檢索和圖像理解的共同研究課題.隨著MPEG-4、MPEG-7等標(biāo)準(zhǔn)的提出,這個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問題再次成為熱點(diǎn).該文主要研究語義視頻對象的提取及其在基于內(nèi)容的視頻檢索中的應(yīng)用,包括一般語義視頻對象的分割、跟蹤和描述,以及特殊視頻對象--人臉的檢測和識別.論文在第二章介紹“Get-It”語義視頻對象提取系統(tǒng),涉及一種改進(jìn)的半自動語義視頻對象分割算法,語義視頻對象

2、跟蹤算法,和相關(guān)的語義視頻對象的描述方案.實(shí)驗(yàn)證明,Get-It的視頻對象分割效果較好.在視頻檢索競賽Video-Track中,Get-It共提取了3000多語義視頻對象,并為人臉識別提供了大量訓(xùn)練數(shù)據(jù).第三章則討論如何在視頻中檢測,識別特殊視頻對象--人臉.我們采用結(jié)合運(yùn)動信息的多顏色空間膚色模型提取視頻中活動膚色區(qū)域,然后通過人臉特征區(qū)域驗(yàn)證的方法檢測人臉;再利用改進(jìn)的fisher準(zhǔn)則,進(jìn)行人臉識別.在Video-Track測試視頻