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文檔簡介
1、隨著視頻的爆炸式增長,視頻的智能分析處理越來越受到人們的重視。智能視頻分析處理的自動化和智能化,將大大減少工作人員的工作量。本文就視頻智能分析處理的兩個重要領(lǐng)域,基于視頻的場景智能分析、基于視頻的人機(jī)交互技術(shù)的關(guān)鍵算法作了研究。
本文透過分析基于視頻的場景智能分析--智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的軟件算法,提取出了其中的關(guān)鍵算法,并對其作設(shè)計(jì)和研究:
本文的前景檢測算法,為了解決許多前景檢測算法中出現(xiàn)的前景斷裂和空洞問
2、題,提出了一種基于自適應(yīng)雙閾值的前景檢測方法。利用高閾值,能將一些置信度高的前景點(diǎn)檢測出來,同時低閾值和分級圖像能起到連接前景的效果。為了魯棒地進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,本文的跟蹤算法采用團(tuán)塊跟蹤和顏色直方圖跟蹤相結(jié)合的兩級跟蹤方法。它首先利用團(tuán)塊跟蹤進(jìn)行第一級的跟蹤,對于其中不能區(qū)分的團(tuán)塊,采用顏色直方圖的方法進(jìn)行辨別,很好地完成了多目標(biāo)跟蹤。將前景檢測算法與跟蹤算法應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控中,開發(fā)了核心的三個應(yīng)用:人數(shù)統(tǒng)計(jì)、車輛變道檢測和物體失竊檢測
3、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的算法具有良好的魯棒性與實(shí)用性,符合實(shí)際應(yīng)用的需要。
另一方面,本文關(guān)注基于視頻的人機(jī)交互技術(shù),將視頻中的手勢作為交互的輸入。本文提出了一種基于單攝像機(jī)的二維手勢識別算法,它利用基于權(quán)值特征流與膚色模型的雙模式的手追蹤方法對人手進(jìn)行跟蹤,并且結(jié)合貝葉斯膚色模型分割人手,抵抗了復(fù)雜背景的干擾。同時,利用密度分布特征對手勢進(jìn)行識別,具有旋轉(zhuǎn)和放縮不變性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此算法能夠抵抗復(fù)雜背景尤其是大面積膚色區(qū)
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