视频镜头检测与人体行为分析技术探析

"中山大学博士学位论文《视频镜头检测和人体行为分析》由吴娴撰写，指导教师为赖剑煌教授，专业为通信与信息系统。论文详细探讨了在计算机视觉领域中，人体运动的视觉分析，尤其是人体行为的检测与识别的重要性和挑战。文中总结了现有方法，介绍了相关行为数据库，评估了不同算法的性能，并提出了关键问题和发展趋势。" 在视频镜头检测部分，论文指出镜头检测是视频分析的基础，对于人体行为分析而言是一个重要的预处理步骤。传统的镜头检测方法基于低层特征如强度、颜色和形状，但容易出现漏检和误检问题，尤其在面对噪声和摄像机运动时。为解决这些问题，论文提出了一种基于空时显著性变化的统计方法。这种方法结合时间历史帧信息和空间信息生成显著图，通过观察空时显著性的变化来检测镜头间的差异，构建统计检测器以识别多种类型的镜头变化。实验证明，该方法在TREC01和不同类型视频上的表现优于传统方法。 在人体行为检测领域，论文提出了一种两阶段的策略，即“由粗到精”的匹配策略。在给定一个查询行为样本的情况下，该策略能在实际视频中有效地搜索并识别出与查询行为相似的行为。考虑到真实视频通常具有长时间跨度和复杂的背景，这种策略能够处理更复杂的行为检测任务，提高了检测的准确性。 至于人体行为识别，虽然论文没有深入详细介绍，但可以推测作者可能探讨了如何从低层次的运动检测、目标分类和跟踪过渡到高层次的行为理解。识别过程可能涉及到特征提取、模式匹配和机器学习技术，旨在对行为进行分类和描述。 总体而言，这篇博士论文对视频镜头检测和人体行为分析提供了新的理论和技术，不仅在理论层面有所贡献，还为实际应用提供了可行的解决方案。这些研究成果对于智能监控、安全防范、人机交互等多个领域具有重要价值。