基于運動對象的視頻摘要系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、當今社會，經(jīng)濟和科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，交通運輸、金融銀行、倉庫管理、電力供應(yīng)以及軍事安全等部門對安全防范的需求與日俱增，要求不斷提高，進一步促進了視頻監(jiān)控技術(shù)的快速發(fā)展，但是同時也出現(xiàn)了“視覺信息膨脹”的現(xiàn)象。
　　當前大部分視頻監(jiān)控系統(tǒng)的工作模式依然是需要工作人員不間斷地監(jiān)視分析場景內(nèi)的活動，日夜值守，工作量繁重。同時，視頻數(shù)據(jù)具有存儲量大的特點，這一特點，一方面給視頻存儲設(shè)備帶來了壓力，有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于存儲空間問題，每隔3個月

2、或者4個月即覆蓋之前的視頻；另一方面，大量的視頻數(shù)據(jù)給事后回看監(jiān)控視頻和查找可疑運動對象、感興趣的運動對象帶來了極大的困擾，因為用戶需要逐幀查看視頻并從中尋找到自己感興趣的運動對象。然而，權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，人的注意力僅能堅持20分鐘，20分鐘后90％以上的信息會丟失。因此，如何簡潔有效地表達視頻數(shù)據(jù)，方便事后回看和檢索是視頻研究的一個重點工作。
　　本文研究基于對象的視頻摘要技術(shù)，提取視頻中運動對象的信息，生成視頻摘要，并構(gòu)建了一個交

3、互界面，使用戶能夠便捷地回看和檢索感興趣的運動對象。本文的工作主要包含以下幾個方面：
　?。?）總結(jié)視頻摘要技術(shù)的常用方法，重點介紹基于關(guān)鍵幀的靜態(tài)視頻摘要技術(shù)和基于對象的動態(tài)視頻摘要技術(shù)。
　?。?）提出新的運動對象跟蹤算法，在SURF特征跟蹤算法和Camshift跟蹤算法的基礎(chǔ)上，提出基于SURF和Camshift的運動對象跟蹤算法，并將該算法應(yīng)用于本文設(shè)計的視頻摘要系統(tǒng)中。
　　（3）在視頻摘要背景視頻建立，提出