視頻取證中的事件檢測與跟蹤研究.pdf

1、計算機視頻取證是當前世界上機器視覺研究領域中的一個研究熱點，它結合人工智能、計算機圖形學、模式識別等研究領域的成果。主要研究目的是在海量的視頻庫中快速準確地定位犯罪事件發(fā)生的時刻和地點，跟蹤犯罪對象，并最終形成視頻證據(jù)。
　　 計算機監(jiān)控視頻取證分析作為機器視覺領域中的重要應用，主要是為了縮小視頻圖像中的底層視覺特征與人類的語義概念之間的鴻溝。在目前數(shù)字視頻監(jiān)控已經大規(guī)模應用的條件下，如何在某個犯罪事件發(fā)生后快速響應及準確定位犯

2、罪對象和事件發(fā)生的時間地點，并對犯罪對象進行跟蹤和生成相應的視頻證據(jù)就顯得尤為重要。
　　 本文主要對監(jiān)控視頻取證分析中的事件檢測和多攝像頭的對象跟蹤方法進行了研究。
　　 首先，本文針對復雜背景條件下丟棄或拾起等最常見的犯罪事件的監(jiān)控視頻，提出一種利用光流特征和形狀特征相結合的事件檢測方法。該方法充分利用光流和形狀特征的優(yōu)點，在復雜背景條件下受顏色變化的影響較小。實驗證明該方法在視頻事件分析取證中的有效性。
　　

3、 其次，分析了Mean shift跟蹤方法在特征距離計算時產生偏差的原因。并對其進行如下改進：利用主色直方圖特征降低光照和顏色變化的影響，并用最大后驗概率方法來提高對象匹配的準確性。進而實現(xiàn)了多攝像頭的目標跟蹤方法。實驗表明該方法比直接使用傳統(tǒng)顏色直方圖的跟蹤方法更加有效，并且在多攝像頭的跟蹤中具有較高的準確率。
　　 最后，設計了視頻取證分析原型系統(tǒng)，包括事件檢測與對象跟蹤等模塊。通過對火車站站臺監(jiān)控系統(tǒng)中的丟包案例的分析，