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文檔簡介
1、隨著視頻采集設備價格的降低,以及視頻媒體的日益繁榮,視頻數據量呈現指數型的增長。如何充分利用發(fā)掘視頻數據中的信息,是視頻分析工作重要的工作任務。視頻分析是計算機視覺研究的熱點領域,主要包括基于內容的檢索,物體跟蹤,動作識別等。本文中著眼于視頻分析中的兩個熱點課題——人類動作識別和攝像頭運動參數估計進行研究。在人類動作識別子課題中,目前的方法主要集中在像素域中提取特征,追求識別的準確率,但卻忽視復雜特征提取過程的時間開銷對實時性要求較高的
2、環(huán)境的影響。本文直接從壓縮域中提取運動向量,并生成時空域模板和全局直方圖作為動作的特征表示,通過稀疏分組套索方法和支持向量機方法進行動作識別,并在著名的動作識別數據庫Weizmann數據庫上進行了實驗。該方法在運行速度上有非常大的提高,雖然在分類準確率上沒有在像素域中的方法高,但該方法在實時性要求較強的環(huán)境有廣泛應用。同時,本文依舊從壓縮域出發(fā),通過將利用Maya工具合成的具備攝像頭運動信息的視頻作為訓練數據,使用壓縮視頻中儲存的運動向
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