用于遠(yuǎn)程教學(xué)的視頻分析算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，遠(yuǎn)程教育作為一種有效而經(jīng)濟的學(xué)習(xí)方式，得到越來越多的認(rèn)同。而制約遠(yuǎn)程教育發(fā)展的一個關(guān)鍵因素之一是課程視頻資源的缺乏，其原因是較為繁瑣的教學(xué)現(xiàn)場視頻的攝制過程。因此，使攝制設(shè)備自動化、智能化，具有現(xiàn)實意義。通過對智能視頻分析技術(shù)進(jìn)行研究和分析，本文設(shè)計和提出了一系列用于遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)的智能視頻分析算法，通過現(xiàn)場拍攝序列進(jìn)行實驗，得到較好的實驗結(jié)果。
　　 在遠(yuǎn)程教學(xué)視頻中的目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和行為識別是智能視頻分析

2、中的關(guān)鍵技術(shù)，本文圍繞這三個方面展開研究。
　　 在目標(biāo)檢測方面，通過對光流法、幀差法和背景減除法等常用算法的研究分析后，提出了一種改進(jìn)的幀差法目標(biāo)檢測算法，并設(shè)計了經(jīng)形態(tài)學(xué)處理、面積特征判斷從而得到檢測并提取目標(biāo)的算法。通過對基于特征及基于統(tǒng)計的人臉檢測算法的研究分析后，實現(xiàn)了基于YCbCr空間的膚色檢測方法，在OpenCV平臺的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了基于Adaboost的人臉檢測算法。
　　 在目標(biāo)跟蹤方面，通過對視頻中目標(biāo)的

3、運動特點的分析，設(shè)計了基于運動目標(biāo)檢測及人臉檢測結(jié)果的目標(biāo)外接矩形跟蹤方法。為了提高跟蹤的可靠性，對卡爾曼濾波器進(jìn)行了研究，并把其加入到跟蹤方法里。為了改進(jìn)跟蹤的準(zhǔn)確度，還對攝像頭轉(zhuǎn)動及拉伸時的情況進(jìn)行了分析，提出了一種攝像頭動作時的跟蹤結(jié)果修正方法。
　　 在行為識別方面，對課堂講解中教師典型行為識別的一般方法進(jìn)行了研究，對教師“寫黑板”這一行為的特點進(jìn)行了分析，設(shè)計了一種識別寫黑板行為的算法。
　　 最后，整合了上述