遺留物品的自動(dòng)視頻檢測(cè)和識(shí)別.pdf

1、遺留物品的視頻檢測(cè)和識(shí)別是人工智能和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究課題，公共場(chǎng)所中的未被行人所注意到的遺留物品會(huì)造成個(gè)人經(jīng)濟(jì)的損失或公共安全的危害，其最主要的原因是不能對(duì)實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行自動(dòng)化的檢測(cè)和識(shí)別。因此在實(shí)際生活中，當(dāng)公共場(chǎng)所出現(xiàn)了遺留物品時(shí)，能夠從監(jiān)控視頻中自動(dòng)將其檢測(cè)并識(shí)別出，找到并跟蹤該物品的主人對(duì)于減少個(gè)人的經(jīng)濟(jì)損失和反恐具有很大的幫助，這也符合當(dāng)前社會(huì)的需求。
　　在遺留物品檢測(cè)方面，本文提出了一種基于區(qū)域信息的遺留物

2、品檢測(cè)和該物品與行人之間的關(guān)聯(lián)性分析算法。該算法利用基于雙重方向背景建模的前景檢測(cè)、MeanShift跟蹤和行人遺棄物品時(shí)刻的基于像素級(jí)別的區(qū)域特征信息來(lái)檢測(cè)遺留物品并進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。該算法的重點(diǎn)集中在行人和物品分離的時(shí)刻而不是將所有被檢測(cè)出來(lái)的團(tuán)塊進(jìn)行分類，和現(xiàn)有方法相比能夠更快速地進(jìn)行遺留物品檢測(cè)和關(guān)聯(lián)性分析進(jìn)而能夠更好地滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控的需要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的快速性和精確性。
　　在遺留物品識(shí)別方面，本文提出了一種基于PCA

3、不變矩的遺留物品識(shí)別算法。該算法首先對(duì)檢測(cè)出來(lái)的視頻中的遺留物品的結(jié)果區(qū)域圖像構(gòu)造幾何仿射不變矩，之后利用PCA算法對(duì)其矩陣進(jìn)行降維，最后使用最小距離分類器的決策規(guī)則進(jìn)行物品圖像的匹配從而進(jìn)行遺留物品識(shí)別。由于該算法結(jié)合了幾何仿射不變矩和PCA降維算法兩種方法的特點(diǎn)，因此該算法能夠在一定程度上解決實(shí)際視頻中的遺留物品發(fā)生的角度變化和尺度變化等問(wèn)題，并能在較為精確地識(shí)別出視頻中出現(xiàn)的遺留物品的情況下提高識(shí)別速度，較好地處理實(shí)時(shí)視頻流數(shù)據(jù)。