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视频图像处理:关键技术和应用
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更新于2024-07-02
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本文档深入探讨了人工智能在图像处理与视频图像处理中的关键技术。首先,研究者针对关键点检测提出了改进方法,通过使用Sobel算子计算高斯模型图像的梯度和方向,增强SIFT描述符的区分性,同时结合K-means聚类,优化初始匹配的角度和尺度,以减少误匹配,提高匹配精度。通过Delaunay三角剖分,构建三角网进行鲁棒匹配,确保在复杂场景下保持稳定性。 其次,对于运动目标跟踪问题,文章提出了基于交互多模模型粒子滤波的策略。该方法利用多模粒子滤波技术,结合校正背景加权直方图、完备局部模式和方向梯度直方图等特征,有效地对抗复杂背景和部分遮挡的影响,提高了跟踪算法的鲁棒性和准确性。 针对运动目标识别,作者以人体运动为目标,采用了改进的VIBE算法检测兴趣区域,随后计算运动能量图像和运动历史图像。时空关键点由3DHarris检测器检测,并利用3DSIFT描述关键点,结合全局的Hu矩不变量表示,实现了局部特征和全局特征的有效融合。支持向量机被用于训练分类器,词袋模型构建了码书,增强了识别的准确性。 文档还强调了视频图像处理中关键模块如运动目标检测、目标匹配、跟踪和识别之间的集成与优化。通过一体化的设计,研究者分析了各模块间的相互影响,使得系统整体性能得以提升,为决策制定和数据分析提供了有力工具。 本文主要贡献在于提出了一系列创新性的方法来解决视频图像处理中遇到的关键问题,包括提升关键点检测的效率和精度,改善目标跟踪的鲁棒性,以及提高运动目标识别的准确性和系统整体性能。这些研究成果对于推动计算机视觉领域的前沿发展具有重要意义。
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第一章 绪论
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Consensus,RANSAC)[80]对错误率超过 50%的数据仍能够进行处理,是最有效的鲁棒估
计算法之一。RANSAC 算法从候选匹配点集中多次选择最小数据集合解算图像间的相
对几何关系模型,通过迭代运算选择具有最大一致性的数据来计算参数模型,从而剔除
误匹配的影响。但是对视角变化和重复纹理特征点匹配问题,RANSAC 算法往往不能
取得很好的结果,原因是 RANSAC 没有考虑特征点之间的分布关系。因此有必要对特
征点之间的几何关系进行建模,来提高匹配的精度。三角剖分问题可分为平面三角剖分、
空间三角剖分以及高维三角剖分。在平面三角剖分算法中,Delaunay 三角剖分算法是
最典型的算法,目前算法已非常成熟。Delaunay 三角剖分对二维平面上的点集合具有
唯一性。可以利用这个性质来对匹配的点对进行提纯,去除误匹配,提高匹配的鲁棒性。
1.2.4 目标跟踪
目标跟踪的[85-86]实质是通过对摄像机拍摄到的图像序列进行分析,获得目标的运
动参数。如位置,速度和运动轨迹等信息。与目标的检测相比,目标物的跟踪属于更高
级别的计算机视觉问题。跟踪获取的数据可以实现对运动目标的行为理解,完成更高一
级的视觉任务。对于目标跟踪问题的处理,总体上讲有两种思路[87],一种称之为自底
向上;另一种称之为自顶向下。
自底向上的处理方法又称为数据驱动的方法,这种方法不依赖于先验知识,直接从
图像序列中获得目标的运动信息并进行跟踪。该方法中,在对图像序列进行预处理后,
直接从图像序列中检测运动目标,然后提取出运动目标进行识别,以判定是否跟踪,最
后对该目标进行跟踪并获得运动目标的相关信息。这种方法的优点在于能快速检测并跟
踪运动目标,便于工程实现,目前己有大量实际系统利用该思路解决视觉跟踪问题该方
法在摄像机静止的情况下效果非常好,但如果摄像机是运动的,则实现运动目标检测与
跟踪就比较困难,因此在很大程度上局限了该方法的适用范围。
自顶向下的处理方法又称为模型驱动的方法[88],这种方法一般依赖于所构建的模型
或先验知识,在图像序列中进行匹配运算或求解后验概率,釆用匹配运算时,如果相似
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第一章 绪论
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距离最为接近则认为是跟踪的运动目标,求解后验概率时,选择最大后验概率所对应的
状态向量作为运动目标的当前状态。这种方法中目标跟踪可以表达为一个测量一状态分
配一估值问题。此时目标跟踪等价于在连续的图像帧间创建基于位置、速度、形状、纹
理、色彩等有关特征的对应匹配问题,常用的数学手段有卡尔曼滤波[89]、[90]等。这
些方法中,贝叶斯滤波算法在目标跟踪中应用相对广泛,比较著名的有卡尔曼滤波,卡
尔曼滤波在目标跟踪中作为应用框架,可以减少搜索时间,预测目标位置。卡尔曼滤波
是线性高斯的,在非线性情况下,卡尔曼滤波作用不明显,这时采用粒子滤波可以达到
比较好的效果,粒子滤波采用设定一个粒子群,通过采用更新采样等手段可以取得比较
好的效果。
从目标定位的方法来分,有确定性跟踪方法和概率跟踪方法。确定性跟踪方法通常
用的目标模型包括图像向量模型和基于统计特征的模型等。Mean shift 跟踪方法是一种
基于核概率密度估计和基于微分方法的模式搜索匹配算法[91,95]。该方法采用颜色直
方图来描述目标窗口,通过 Bhattacharyya 系数度量目标窗口和候选窗口的相似度。对
相似度函数进行一阶泰勒近似并取梯度最优化,推导出位置偏移量来定位目标。在每一
步迭代过程中都朝着相似性高的位置移动,直到算法最终收敛。方法简单有效且跟踪速
度快,已经在视觉跟踪领域得到了广泛的研究和应用。概率跟踪方法通过求解目标观测
的后验状态概率来进行目标定位。自 1996 年,Isard 和 Blake 首次采用粒子滤波算法
进行视觉跟踪以来[92-93],基于粒子滤波的跟踪方法成为视觉跟踪领域里被研究应用最
多的一类方法。粒子滤波方法通过一组数据粒子来近似表示状态概率密度分布,对每个
粒子都通过观测模型来观测粒子对应的窗口,能够在多模分布的情况下进行跟踪定位。
该类方法可以采用各种灵活的观测模型。Ross[113]等人采用目标的子空间作为观测模
型,并提出一种增量学习方法来实时地适应目标的外观。有的研究工作采用在线训练的
方法来建立观测模型,例如 Babenko[116]提出基于多实例 Boosting 学习的跟踪方法,能
学习出目标的局部判别性特征。而且多实例学习还能避免因跟踪窗口漂移或局部遮挡导
致的训练样本窗口的误差问题,所学习出的分类器更加准确有效。该观测模型能够克服
光照和姿态等变化,取得了相对优秀的跟踪表现。Mei Xue[112]基于稀疏表达理论在模
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板空间中计算粒子窗口的稀疏表示来建立观测模型,能检测出被遮挡区域,从而有效地
克服遮挡难点。Kalal 等人[179]采用跟踪,学习和检测方法来实现目标的长期跟踪算法。
如何在复杂背景,部分遮挡,以及目标姿态发生变化的情况下,鲁棒的进行跟踪,进行
多特征融合跟踪是很必要的,对目标的特征进行建模,不同特征之间的权重要能自适应
调节,从而选择出当前最有区分性特征。1993 年,Blom 在文献[107]中提出了一种具有
Markov 切换系数的交互式多模型(IMM)算法,该算法是在广义伪贝叶斯算法的基础上提
出,实质是使用多个不同的运动模型分别匹配目标的不同运动状态,状态估计由各个单
独模型跟踪的估计值加权求和得到,不同模型之间的切换用 Markov 链来实现。IMM 算
法在目标跟踪中不需要检测目标的机动,相对简单易于实际应用,且对机动目标有很好
的跟踪效果。因此结合交互多模模型和粒子滤波进行多特征融合的跟踪有望提高跟踪的
鲁棒性。
1.2.5 目标识别
智能视频分析与处理系统除了对所检测出的目标进行实时的跟踪之外,还要对目标
进行类别的识别,以便对目标进行更好的理解。目标识别的方法有基于分类器的方法和
基于匹配的方法。基于分类器的方法是利用机器学习的方法,对已知类别的物体样本进
行学习,训练出具有分辨能力的分类器,比如 SVM、神经网络等,然后利用这些分类
器对运动目标进行分类。识别的目标主要有智能交通中的车辆,车牌号识别,以及路边
的行人等等。基于匹配的方法是,首先对已知类别的物体进行特征的提取,比如,颜色、
纹理、形状等特征,将代表某类物体的特征存储起来,构成特征库;然后,对需要进行
识别的物体进行同样的特征提取,将这些特征和特征库中的各类已知物体的特征进行匹
配,将此物体划归到和其特征最为匹配的物体类别中去,这样就实现了物体的识别。除
了要对目标进行很好的理解外,在视频监控系统中,也需要对运动目标的行为有很好的
理解,下面就简要回顾一下关于人体目标行为识别的方法。
人体行为识别[126-128]应用背景很广泛,主要集中在智能视频监控,病人监护系统,
人机交互,虚拟现实,智能家居,智能安防,运动员辅助训练,另外基于内容的视频检
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索和智能图像压缩等有着广阔的应用前景和潜在的经济价值和社会价值,其中也用到了
不少行为识别的方法。
行为识别分析的相关研究可以追溯到 1975 年 Johansson[129]的一个实验,作者提出
了 12 点人体模型,这种描述行为的点模型方法对后来基于人体结构的行为描述算法起
到了重要的指导作用。
关于行为识别分类体系有很多种,Forsyth[130]等人侧重与将目标从视频序列中人的
姿态和运动信息恢复过来,这属于一个回归问题,而人体行为识别是一个分类问题,这
2 个问题有很多类似点,比如说其特征的提取和描述很多是通用的。Turaga 等人将人体
行为识别分为 3 部分,即移动识别(movement),目标识别(action)和行为识别(activity),
这 3 种分类分别于低层视觉,中层视觉,高层视觉相对应。Gavrila[131]采用 2D 和 3D
的方法来分别研究人体的行为。对于行为识别方法论的划分中,最近出现了一种新的划
分[132], Aggarwal 将人体行为研究分为 2 大类,其一是基于单个层次来实现,其二是
基于等级体系来实现。单层实现由分为时空特征和序列特征 2 种,等级体系实现分为统
计方法,句法分析法和基于描述的方法 3 种。
行为识别发展至今,取得了很大的进展,在低层,中层和高层都取得了一定的突破,
但是行为识别算法并不成熟,目前不存在一个算法适合所有的行为分类,3 个视觉层次
中都还有很多严峻的问题有待解决。其研究的难点主要体现在以下几个方面:
(1) 目标类内类间的变化太大:对于大多数的目标,即使是同一目标都有不同的表
现形式。比如说走路,可以在不同的背景环境中完成,走路的速度也可以从慢到快,走
路的步长亦有长有短。其它的目标也有类似的结果,特别是一些非周期的运动,比如过
马路时候的走路,这与平时周期性的走路步伐明显不同。由此可见,目标的种类本身就
很多,再加上每一种类又有很多个变种,所以给行为识别的研究带来了不少麻烦。
(2) 环境背景等影响:环境问背景等因素的影响可谓是计算机视觉各个领域的最大
难点。主要有视角的多样性,同样的目标从不同的视角来观察会得到不同的二维图像;
人与人之间,人与背景之间的相互遮挡也使计算机对目标的分类前期特征提取带来了困
难,目前解决多视觉和遮挡问题,有学者提出了多摄像机融合通过 3 维重建来处理;另
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外其影响因素还包括动态变化和杂乱的背景,环境光照的变化,图像视频的低分辨率等。
(3) 时间变化的影响:总所周知,人体的行为离不开时间这个因素。而我们拍摄
的视频其存放格式有可能不同,其播放速度有慢有快,这就导致了我们提出的系统需对
视频的播放速率不敏感。
(4) 既然把行为识别问题当成一个分类问题,就需要大量的数据来训练分类模型。
而这些数据是视频数据,每一个目标在视频中出现的位置和时间都不确定,同时要考虑
同一种目标的不同表现形式以及不同目标之间的区分度,即数据的多样性和全面性。
(5) 目前对行为识别的研究尚处在目标识别这一层(action recognition)。其处理的
行为可以分为 2 类,一类是有限制类别的简单规则行为,比如说走、跑、挥手、弯腰、
跳等。另一类是在具体的场景中特定的行为[133-135],如检测恐怖分子异常行为,丢包
后突然离开等。在这种场景下对行为的描述有严格的限制,此时其描述一般采用了运动
或者轨迹。这 2 种行为识别的研究都还不算完善,遇到了不少问题,且离高层的行为识
别要求还相差很远。因此高层视觉的理解表示和识别是一个巨大的难题。
关于行为识别特征提取,特征可以采用多种表示方法,如从复杂的人体模型到简单
的轮廓图像。不论采用何种特征表示方法,都要考虑解决目标定位,抵抗遮挡和环境的
变化等等。更复杂的特征应当具有不变性。本文将行为识别的特征分为 2 大类:全局特
征和局部特征。
全局特征是把一对象当成一个整体,这是一种从上到下的研究思维。这种情况下,
视频中的人必须先被定位出来,这个可以采用背景减图或者目标跟踪算法。然后对定位
出来的目标进行某种编码,这样就形成了其全局特征。这种全局特征是有效的,因为它
包含了人体非常多的信息。然而它又太依赖而底层视觉的处理,比如说精确的背景减图,
人体定位和跟踪。而这些处理过程本身也是计算机视觉中的难点之处。另外这些全局特
征对噪声,视角变化,遮挡等非常敏感。
局部特征提取是收集人体的相对独立的图像块,是一种从下到上的研究思维。一般
的做法是先提取视频中的一些时空兴趣点,然后在这些点的周围提取相应的图像块,最
后将这些图像块组合成一起来描述一个特定的目标。局部特征的优点是其不依赖而底层
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