語義視頻對象的提取及其在視頻檢索中的應用.pdf

1、如何提取語義視頻對象（Semantic Video Object）是視頻壓縮、視頻檢索和圖像理解的共同研究課題.隨著MPEG-4、MPEG-7等標準的提出,這個極具挑戰(zhàn)性的問題再次成為熱點.該文主要研究語義視頻對象的提取及其在基于內容的視頻檢索中的應用,包括一般語義視頻對象的分割、跟蹤和描述,以及特殊視頻對象--人臉的檢測和識別.論文在第二章介紹“Get-It”語義視頻對象提取系統(tǒng),涉及一種改進的半自動語義視頻對象分割算法,語義視頻對象

2、跟蹤算法,和相關的語義視頻對象的描述方案.實驗證明,Get-It的視頻對象分割效果較好.在視頻檢索競賽Video-Track中,Get-It共提取了3000多語義視頻對象,并為人臉識別提供了大量訓練數(shù)據(jù).第三章則討論如何在視頻中檢測,識別特殊視頻對象--人臉.我們采用結合運動信息的多顏色空間膚色模型提取視頻中活動膚色區(qū)域,然后通過人臉特征區(qū)域驗證的方法檢測人臉;再利用改進的fisher準則,進行人臉識別.在Video-Track測試視頻