论文摘要
日益广泛的视频应用极大地丰富了人们的社会生活,但随之而来的大量的视频数据也对视频图像处理技术提出了更高的要求。提高视频处理自动化和智能化程度的研究也必然受到了越来越多的关注。人作为各种社会活动的主要组织者,自然是很多视频内容所关注的重要对象,因此针对视频中人行为的视觉分析成为了近年来视频图像处理和计算机视觉领域中一个备受注目的前沿研究方向。本文集中研究了基于视频序列中行人行为的分析,主要工作和研究成果涉及:提出了新的处理流程、研究了前景视频段的检测与分类方法和行人行为分析的模型化处理等。我们提出了一种新的用于视频序列中行人行为分析的、有别于传统处理流程的处理方法。它包含以下三个处理步骤:(1)对视频序列进行前景视频段检测,每个前景视频段包含某种行人活动行为;(2)对前景视频段进行分类;(3)对分类后的前景视频段的行人行为进行了表述和解释。在前景视频段检测和分类方面,本文分别提出了一些新的方法:两个前景视频段检测方法分别是基于直方图距离和基于主成分分析的;一个前景视频段的分类方法是以目标块最小外接矩形的高宽比为特征,通过对特征序列进行直方图统计来实现分类的。采用隐马尔可夫模型表述行人行为,以高宽比序列作为行人行为事件的新的特征描述,我们实现了行人行为事件的解释。
论文目录
相关论文文献
标签：主成分分析论文; 隐马尔可夫模型论文; 前景视频段检测和分类论文; 行为分析论文;