基于全边界时空切片的安防视频分割算法

针对安防领域视频存在数据冗余度大、清晰度较低、背景干扰等问题,而现有的视频分割算法又存在计算量大、计算步骤复杂等问题,提出了一种基于全边界的时空切片视频分割方法 (full-boundary spatiotemporal slicing video, FSSV)。首先针对监控视频的视频边界进行采样,从而形成时空切片,其次对时空切片进行稀疏采样和卷积得到背景模型,通过图像差分进而求得时空前景目标,从时空前景目标中提取目标帧值特征和边界特征;最后结合时间概率模型对前景目标进行修正,从而得到镜头分割边界集合,以此来进行视频分割。实验表明,方法提高了视频分割的准确率,具有较高的抗背景干扰能力。

基于时空切片轨迹分析的复杂人体运动跟踪

时空切片方法是一种有效的时空分析方法。然而,现有的算法仅讨论处理近似直线的简单轨迹情况,不能满足实际存在复杂曲线轨迹的处理要求。针对这一问题,本文提出一种实时的时空切片复杂轨迹分析方法来实现人体运动跟踪。首先在视频不同高度处提取水平时空切片,在各切片中分别使用高斯背景模型检测人体轨迹;然后拼合不同高度切片中的人体轨迹,在拼合后的轨迹上使用Hough变换计算人体对应的轨迹方程;最后根据轨迹方程和轨迹检测结果,确定人体的当前坐标、宽和高等信息。实验表明,相对于传统跟踪方法,该方法降低了跟踪的轨迹误差,满足实时性跟踪要求,且在人体短时遮挡情况下仍然能够实现有效的人体跟踪。

基于时空切片的球拍类体育视频比赛镜头抽取

提出了一种基于短时切片的球拍类体育视频比赛镜头提取方法。该方法对视频时空切片分帧,通过对切片帧聚类、合并、边界检测和映射获取比赛镜头。实验表明该方法具有很好的鲁棒性和准确度。

基于时空切片的新闻主播检测算法

为实现海量新闻视频的有效索引和检索,提出了一种基于时空切片(spatio-temprol slice,STS)特性的新闻主播检测方法.通过对时空切片的模式分析,聚类和信息融合,实现了新闻主播镜头的自动检测.该方法完全通过对新闻视频结构的分析,利用其共有的特性,对不同的新闻视频实现主播镜头自适应检测.大规模实验证明了该算法准确性高,鲁棒性强且计算复杂度低.

多层时空切片联合的快速人体跟踪算法

针对传统人体跟踪方法中目标模型复杂、计算量大等问题,该文提出一种无目标模型的多层时空切片联合的人体跟踪算法。用多层时空切片中的多个动态区域表示人体,区域的选择无需使用任何预定义的目标区域模型。使用时空切片方法在图像序列空间中提取多层水平时空切片图像,在每层时空切片图像中,检测和跟踪潜在的运动区域,并根据区域运动一致性和空间一致性关系,将多个区域关联成不同的人体目标,实现多个人体目标的跟踪,从而将XYT 3维空间中的人体跟踪问题转化为多个XT 2维空间的区域联合跟踪问题。实验表明,该算法降低了跟踪的轨迹误差,满足实时性跟踪要求,同时通过多区域的联合增强了跟踪算法的抗干扰能力,即在人体部分区域丢失的情况下仍能有效跟踪。

一种基于时空切片的SLAM关键帧提取方法

针对移动机器人三维视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)过程存在的数据冗余和计算复杂度高的问题,提出了一种基于时空切片的关键帧提取技术。基于对时空切片纹理的特征分析,将图像采集设备的运动状态反映为时空切片纹理的倾斜度变化,进而通过度量相邻时空切片间像素的相近程度,利用最邻像素匹配法,确定能够准确描述图像采集设备运动状态的关键帧。实现了在定位精度要求下的关键帧选取,降低SLAM过程中的计算量。实验结果表明,该方法能有效减少冗余帧,在定位性能和处理速度上具有优势。

一种基于时空切片提取摄像机运动的方法

根据对视频时空切片的分析,提出了一种从视频中提取摄像机运动特征的方法:通过镜头突变检测,将视频分割为单镜头序列,再检测镜头中摄像机的运动。实验证明,该方法是鲁棒且有效的。

VR全景视频时空切片传输的流量评估与建模

为了刻画虚拟现实(VR)全景视频的传输流量需求,针对时空切片传输模式,首先,基于VR全景视频观看数据集,对传输流量评估与空间切块方式和时间分段方式之间的关系进行仿真。然后,基于仿真结果,对VR全景视频的传输流量进行统计建模,建立传输流量与空间切块数量和时间分段长度之间的函数关系。最后,基于得到的传输流量模型,提出一种VR全景视频时空切片方式的嵌套优化方法,其外层对空间切块数量进行遍历寻优,内层直接计算最优的时间分段长度。研究和仿真结果表明,传输流量近似服从正态分布,其均值和方差与时空切片方式有关;通过对不同类型的视频分别进行传输流量统计建模,基于所建立的流量模型优化得到的时空切片方式与通过仿真搜索得到的最优切片方式性能接近。

基于时空切片的球场主颜色提取算法

球场的主颜色是体育视频语义分析重要的特征。本文提出了一种基于时空切片的球场主颜色提取算法,该算法首先提取视频时空切片,然后将时空切片分成固定长度,最后利用HSI颜色直方图均值获取球场主色值。大实验证明,该算法准确、快速。

基于时空切片的关键帧提取研究

关键帧提取技术是视频检索和视频摘要等领域的关键技术之一。针对现有关键帧提取方法缺乏时空特性分析,而且提取结果不符合人眼视觉感知,为此提出了一种新的关键帧提取方法。首先提取视频镜头的时空切片,然后对视频切片进行K均值聚类,最后根据视频的时间连续性,在每个类中提取关键帧。大量实验表明,本方法能捕捉视频的主要内容,以极低的冗余性反映视频的动态特性,符合人眼视觉感知。

一种基于时空切片的镜头突变检测方法

根据对视频时空切片的分析,本文提出了一种视频镜头突变检测的方法。该方法能实现在很小虚检概率的条件下对镜头突变的无漏检检测,且算法复杂度很低。实验证明,该方法是鲁棒有效的。

基于3/10时空切片的主题字幕边界帧检测

根据对新闻时空切片的分析,提出一种新的主题字幕帧检测方法。该方法能够有效实现对新闻视频主题字幕的检测。实验表明,该方法能较准确地检测出主题字幕起始帧和结束帧,并具有较强的鲁棒性。

基于双向自适应时空切片的关键帧提取算法

关键帧提取是视频分析、视频检索等领域的重要研究内容,针对现有关键帧提取算法中常出现的查全率低、冗余帧多等问题,提出一种基于双向自适应时空切片的关键帧提取算法。实验结果表明,该算法性能优良,提取出的关键帧能够较为准确地表达视频的主要内容。

融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法

为解决现有视频摘要方法的视频帧特征信息提取不充分、摘要结果过分依赖单一特征的问题,提出了一种融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法。在原视频的精准分段阶段,提出了基于时空切片的核时序分割算法(STS-KTS),将视频场景信息反映为时空切片纹理信息,采用水平映射法将预处理后的时空切片投影为一维数组,作为KTS的输入特征;以双注意力机制和分组卷积为基本组件,结合BiLSTM构建时空特征提取网络,以快速提取丰富的时空特征信息,从而配合纹理特征信息消除现有摘要模型对单一特征的过分依赖;采用帧参数预测模块获取最佳的视频帧贡献度分数、中心度分数以及帧序列位置;将帧分数转化为镜头分数,以选取内容丰富的片段,进而生成动态视频摘要。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明:所提方法能提高生成摘要的准确性,比现有方法性能更高,尤其在SumMe数据集上的生成摘要准确性相比于现有方法提升了0.58%。

联合多层时空切片和二分思想的视频浓缩

视频浓缩是高效表达监控视频的重要方式,提取目标管是视频浓缩的基本步骤。现有的视频浓缩大多基于目标检测和跟踪生成目标管,应用于包含拥挤场景的监控视频时,性能表现不佳。文章提出一种稀疏-拥挤视频的浓缩框架(sparse-crowed video synopsis,SCVS),将输入视频分为稀疏和拥挤片段分别处理。首先提出一种基于多层时空切片联合的稀疏和拥挤片段划分方法,以二分思想为基础联合多层时空切片分割稀疏和拥挤片段;其次对分割后的稀疏片段提取目标管,进行管优化重排得到稀疏场景的浓缩视频;最后融合稀疏浓缩视频和拥挤片段生成浓缩视频。实验结果表明,SCVS框架有效避免了现有方法在拥挤场景下性能不佳的问题,具有较高的压缩比和目标留存比以及良好的视觉体验。

基于近似时空切片向量的步态识别方法研究

提出了一种简单实用的步态识别算法,该算法使用背景减除的方法检测人的行走运动。利用步态的周期性,选取步态图像序列中一个步态周期作近似时空切片处理,提取出步态特征向量,通过经典的PCA方法进行特征空间的计算,提取低维的步态特征。以欧氏距离作为度量,使用标准ENN分类器用于识别,在两个不同数据库上的仿真实验取得了较令人满意的实验结果。实验结果表明本文提出的算法具有对噪声、阴影及背景与前景灰度差别小等问题不敏感和计算代价小等优点。

基于视觉感知的时空联合视频拷贝检测方法

视频拷贝检测在视频信息检索和版权保护等方面有着重要意义.文中依据视觉感知特性,认为现有的基于单帧的拷贝检测方法未充分利用视频的时空相关性,进而在利用这一重要特性进行拷贝检测方面进行了探讨.依据自然图像序列的时空相关性以及视觉系统对时空信息的感知特性,通过对时空切片单元块Sub进行DCT分析得到与视频内容相关的时空联合特征,并基于该特征提出视频拷贝检测算法.实验表明,文中所提出的视频拷贝检测方法对视频内容变化敏感而对相同内容视频格式上的变化鲁棒,表现出优于现有方法的性能.

硫化氢气体模型海量时空数据的处理与可视化

鉴于在利用三维地形环境分析硫化氢气体沿地形扩散趋势时,需解决该气体扩散模型在三维环境中的时空可视化问题,该文针对气体扩散模型数据体的数据结构、硫化氢气体浓度值的时空有效性等特点,首先对气体扩散模型建立八叉树索引以压缩数据,提高对海量模型数据体的访问效率,其次,通过抽取模型下底面有效数据以及时空切片的方式,实现气体模型海量时空数据的可视化。该文研究成果可用于复杂山地高含硫气田开发的事故分析。

基于时空信息特征融合的视频指纹算法

为满足视频拷贝检测系统的鲁棒性、独特性和紧凑性,提出一种包含时空信息特征的视频指纹算法。利用时空切片和关键帧构成时空信息,将包含视频关键帧空域信息的Gabor特征和时空切片时域信息的直方图特征加权融合,量化后得到视频指纹。在公开数据库上进行对比实验,结果表明,与结构图模型、时间信息表示图像、梯度方向质心等算法相比,该算法ROC性能突出,鲁棒性得到明显提高,整体性能更优。

新闻视频结构化浏览与标注系统

阐述一种新颖的新闻视频结构化浏览和标注系统。应用基于时空切片分析的新闻主播检测方法和基于颜色直方图的镜头分割方法实现新闻视频的结构化。通过自动语音识别技术和特定语义概念模型的建立实现了对主播场景的文本信息标注和对新闻故事镜头的语义概念标注。该系统有利于用户根据个人爱好进行新闻视频的浏览和编辑,有效实现新闻视频的索引和浏览。