基于典型相关的视频运动目标检测

在智能监控系统中,视频运动目标检测是目标分类和行为理解的基础。由于视频背景的复杂性,考虑检测问题中能量函数的全局优化,提出了基于典型相关的树加权置信传播（ TRW）算法用于视频运动目标检测。算法首先将视频图像分成一些图像块,构造有环图模型;然后运用TRW算法将环路分解成生成树的形式,实现有环图模型上的视频运动目标优化检测。仿真结果表明,算法具有较高的准确度,与传统的置信传播（ BP）算法相比较,能有效降低迭代次数,提高计算效率。     

一种改进的视频运动目标检测算法

该文提出了一种改进的视频运动目标检测算法。该算法采用动态选取模型数的混合高斯的方法建立背景模型并实时更新,与当前帧比较进而提取出视频运动目标,通过扩展的区域生长法对运动目标进行定位。在背景差图像经过阈值化及形态学膨胀、腐蚀的基础上,定义扩展区域的大小,并设定区域内前景点个数的阈值,进行连通区域合并和前景区域定位。采用不同的视频测试序列,从检测效果及耗时上研究了改进的视频运动目标检测算法的性能。实验结果表明,该算法具有良好的检测效果和实时性能。     

基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取

针对公安监控视频检索中根据运动目标准确标注视频关键帧的问题,提出一种基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取算法。首先通过对视频内容的分析,提出监控视频聚散熵的概念。其次根据聚散熵对监控视频进行子镜头划分,再次根据运动目标检测对子镜头进行划分,从而提取视频关键帧。最后列举出算法在几种典型视频数据库中的实验结果及结果分析。实验结果表明该算法在关键帧提取的准确性和鲁棒性上都有良好表现,该算法针对公安监控视频检索需求,在缩短公安视频侦查时间及智能检索中起到支撑作用。     

基于运动矢量统计的压缩域视频水印算法

时间同步攻击是水印盲检测的一大挑战,如果嵌入水印的视频帧同步性被破坏,就会导致水印提取失败,为了有效的抵抗时间同步攻击,提出了一种基于运动矢量统计特性的Mpeg4视频水印算法.该算法通过分析Mpeg4标准的压缩方法和运动矢量的数据统计特性,利用运动矢量幅值分布特点选取欲嵌入水印的运动矢量进行水印嵌入,克服了传统水印检测器对水印同步的依赖.经实验证实,该水印系统对常见的时间同步攻击具有较好的鲁棒性及透明性等特点.     

基于视频帧的彩色水印嵌入算法研究

为了增强水印的内容认证性,提出了视频帧中嵌入彩色水印的算法.先分别选取I帧的单色通道做DCT变换,分块后提取奇异值,将彩色水印的对应通道层做DWT变换,对低频区域置乱后提取奇异值,再将水印奇异值嵌入到载体奇异值中,然后由三色通道合成水印视频图像.最后进行了攻击实验,实验结果表明,该算法具有较好的水印提取能力和一定的鲁棒性.     

一种基于视频的DEW水印算法

采用差分能量水印（DEW）算法,对视频数字作品进行了数字水印的嵌入、检测和提取研究。实验结果表明,该算法计算简单、速度快、易于实现,视频信号里可编码的数据量大,可以隐藏较多的信息,并且还可以满足水印的实时嵌入和提取。     

一种视频图像中运动目标检测方法研究

针对序列图像中的运动目标检测问题,在独立分量分析的基本理论和算法的基础上,提出采用基于正交对称矩阵的快速定点算法对实际视频图像中的运动目标进行运动检测的方法。实验结果表明:该方法不仅能检测运动轨迹,还能提取运动目标的轮廓,并判断运动方向,是一种有效的运动目标检测方法。     

一种视频序列中运动目标检测算法

在现有方法的基础上,提出了一种基于Otsu动态阈值背景差法和三帧差法相结合的运动日标检测方法.首先通过改进的Surendra算法建立背景模型,并由Otsu动态阈值背景差分法得到二值图像,然后与三帧差分法结合,得到可靠的运动目标区域并进行背景实时更新.实验结果表明该方法满足视频序列运动目标检测的实时性和准确性要求.     

基于脆弱水印的H.264视频完整性认证方案

为了解决低码率视频完整性认证问题,提出了一种基于脆弱水印的视频认证方案．在H.264视频编码时,首先根据I帧DCT低频量化系数关系生成认证码,然后以水印的形式把认证码嵌入到I帧DCT高频量化系数中; 在视频解码阶段进行认证,水印提取不需要原视频作参考．仿真结果表明,所提出的方案具有较小的码率变化和视频失真,保证了方案的有效性．     

融合运动和统计特征的静态目标检测

为了解决大部分时间处于相对静止状态目标的智能监控,提出一种融合运动和统计特征的静态目标检测方法.该方法采用行列错位减图像的帧差来提取目标运动特征,根据目标模型和候选区域的统计特征匹配检测目标,利用运动特征和模板的相似性度量动态更新模板.通过积分图优化特征提取及对强光抑制,提高了算法的实时性和鲁棒性.     

基于双向运动矢量的数字视频篡改鉴定

随着数字视频编辑处理软件的广泛使用,数字视频的篡改检测技术变得越来越重要。本文基于帧间内容连续性,提出一种基于双向运动矢量的视频篡改检测方法。首先对视频双向预测帧(B帧)进行解码,提取双向运动矢量,然后将运动矢量序列中每一个数据对象与左右k近邻最大差值的平均值作为该点的峰值,通过计算峰值序列的均值和标准偏差自适应地设定阈值,对峰值进行检测,从而判断出篡改点。实验结果表明,使用这种篡改检测方法能有效地检测出运动背景下视频帧的删除和插入篡改。     

基于MPEG- 4码流的数字视频水印算法

提出一种基于MPEG- 4码流的视频水印算法.该算法将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)与运动矢量相结合.对水印图像进行离散小波变换,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到B帧的运动矢量中.实验证明,该算法既保证水印的不可见性,又可增强水印的嵌入强度和鲁棒性.     

基于三维小波变换和HVS的视频水印算法

针对数字视频的版权保护,提出了一种以二值图像作为水印和基于三维小波变换及HVS特性的视频水印算法.首先对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,利用基于方向经验模式分解的视频场景分割技术将视频信号切分为不同的场景,通过密钥从中选取若干场景进行三级三维小波变换.再借助HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使水印自适应被嵌入到低频子带的重要系数中.实验结果表明,文中的算法具有较好的不可见性,对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG压缩等攻击具有很好的鲁棒性.     

基于区域边界运动信息的视频分割

为了实现视频编码标准MPEG 4中语义对象的自动提取,提出了一种基于区域边界运动信息的视频分割算法.在空域上通过开闭双重建方法获取形态梯度图像,抑制原始图像中的噪声,然后进行阈值变换和尺度等级划分的非线性处理,克服了细密纹理的影响.同时提出了改进的分水岭浸没算法进行标记以获得区域边界信息,在时域上以区域边界的运动信息判定区域的运动性,并联合时空信息建立区域投影运算提取视频序列中的语义运动对象.仿真结果表明,算法提取的运动对象完整准确.     

自适应多分辨率动态图象水印处理技术

动态图象的知识产权保护越来越重要,动态图像所固有的特点使其印技术存在很多问题。为此提出动态图象运动与非运动区域分块分割的多分辨率自适应水印嵌入和提取算法,运动区域与非运动区域分别嵌入不同类型的水印,使得水印入过程适应原始动态图象的内容,水印嵌入和提的仿真实验表明,用该算法嵌入的水印具有很好的鲁棒性和透明性,无论采用何种的动态图象,该水印技术对于原始动态图象都是自适应的,经各种典型的攻击后,至少有一种水印（独立的或统一的）可有效地生存。     

一种鱼体运动特征视频图像检测方法

为了根据鱼体运动状态实时准确地监测水质状况,给出一种适用于水质监测的鱼体运动特征视频图像检测方法。采用统计学方法建立背景模型,利用最大类间方差法获取分割阈值,通过背景差分初步获取运动目标;引入删除干扰区域算法以增强所获取鱼体运动目标的准确性。在实验室环境下,采集视频数据,并计算两条红鲫鱼在正常水质中自由运动状态下的质心位置、运动轨迹、速度、方向角、加速度。实验结果显示,所给方法能够获取鱼体运动目标及运动特征参数,处理每帧图像平均所需时间为51.35ms,满足实时性检测要求。     

一种MPEG-4视频流的运动目标检测算法

为了同时提高MPEG-4视频流中运动目标检测的精度和速度,利用MPEG中已有的运动信息——离散余弦系数和运动矢量,提出了一种用于视频中运动目标检测的算法．该算法首先从MPEG-4压缩流中获取运动矢量,由运动矢量标识出运动区域,在标识出的运动区域上取离散余弦系数并求互帧差的四阶矩得到运动宏块,最后通过区域生长得到运动目标．该算法充分利用了MPEG-4码流中蕴含的运动信息,避免了仅由运动矢量检测运动目标时误差太大的缺点,也避免了计算全部离散余弦系数时的大量加乘法运算,从而可以实时地对视频流中的运动目标进行跟踪．     

基于先验的动作视频关键帧提取

针对运动视频关键帧提取结果运动表达能力差的问题,以健美操运动视频关键帧提取为例,将先验语义引入到视频片段分割和关键帧提取特征提取等过程中,提出基于先验的运动视频关键帧提取算法。该算法采用韵律特征和动作节拍连续性等先验知识,将健美操动作视频分解成不同长度的动作视频片段,并利用Hog人体分类器从每一帧图像中识别出人体边界框;通过人体模板将人体边界框分割为16个运动块,并采用光流法计算每个运动块的基本运动方向;通过比较运动块基本运动方向的差异实现了动作视频关键帧提取。实验证明,该方法在保证关键帧视频压缩的情况下,具有更好地动作概括力。     

基于视频的行人过街速度特性

针对传统人工调查法难以获取行人过街瞬时速度特性等问题,利用视频检测技术提取了行人过街轨迹。引入中心偏移量改进了共线标定算法,实现了轨迹的标定和还原。在此基础上,利用提取的真实行人过街轨迹获取了行人过街平均速度和瞬时速度的特性及其分布曲线。考虑到年龄对行人过街速度的影响,将行人过街情况进行了分类。对各组的速度特性和瞬时速度特性进行了研究,分析了其产生的原因。本文为行人过街设施的设置和行人过街信号配时的确定提供了参考。     

基于多特征融合的人体动作识别

提出复杂环境下基于特征融合的日常动作、突发异常(摔倒)行为检测方法. 利用人的姿态、姿态变化速率特征、人的位置变化特征表征人的运动状态,通过合成简单的姿态事件并结合特征来表达具有复杂时空关系的运动事件. 该方法计算复杂度小,对目标大小的变化具有较好的鲁棒性,在智能交互、服务机器人自主服务系统中具有实用价值. 