聚合前景背景線索的非靜態(tài)攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測研究.pdf

1、作為計(jì)算機(jī)視覺的第一步，運(yùn)動(dòng)檢測是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。該問題在監(jiān)控安防領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，且經(jīng)常作為其他更高級(jí)別應(yīng)用的輸入。通常情況下，該問題都假設(shè)了攝像機(jī)處于靜止的狀態(tài)，但由于近年來大量的非靜態(tài)攝像機(jī)的出現(xiàn)，攝像機(jī)必須保持靜止這一假設(shè)前提極大的限制了運(yùn)動(dòng)檢測的應(yīng)用范圍。因此，一個(gè)新的挑戰(zhàn)“非靜態(tài)攝像機(jī)中的運(yùn)動(dòng)檢測”在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中被提了出來。
　　在由非靜止的攝像機(jī)獲取得到視頻中，運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)與攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)混合在一起。此時(shí)任何

2、出現(xiàn)在視頻中的物體，其位置都可能因?yàn)閿z像機(jī)的運(yùn)動(dòng)而改變。現(xiàn)有的方法大都致力于利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)來抵消攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，但同時(shí)也受限于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度。由于自然場景的復(fù)雜性和攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的不確定性，目前很難對攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行完美的估計(jì)。針對這個(gè)問題，論文提出了前景背景線索聚合模型。該模型最主要的創(chuàng)新點(diǎn)是不關(guān)注提升運(yùn)動(dòng)估計(jì)的效果，而是通過聚合粗糙的前景背景線索來提升運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的性能。論文的主要工作包括：
　?、訇U述了非靜態(tài)攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)檢的意義以及國

3、內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。通過對比現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及目前，闡述了非靜態(tài)攝像機(jī)中運(yùn)動(dòng)檢測面臨的挑戰(zhàn)。
　?、谔岢隽死脝螒?yīng)性轉(zhuǎn)換提取背景的方法。詳述了什么是單應(yīng)性轉(zhuǎn)換，以及為什么單應(yīng)性轉(zhuǎn)換可以在非靜態(tài)的攝像機(jī)中提取背景，并且通過一系列的演示實(shí)驗(yàn)展示了單應(yīng)性轉(zhuǎn)換的背景提取效果。
　　③提出了前景背景聚合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測模型，前景線索使用了擴(kuò)展傳統(tǒng)的背景建模方法，背景線索使用了SIFT特征對運(yùn)動(dòng)進(jìn)行估計(jì)。論文所提模型使用超像素對前景線索和背景