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文檔簡介
1、視頻運動信息檢測是視頻信息處理與分析的基礎,被廣泛應用于智能視頻監(jiān)控、高級人機交互等領域。然而,由于視頻圖像場景的復雜性,如照明條件的變化和環(huán)境的變化,以及場景中對象的復雜性,如不同對比度的對象、剛性與非剛性運動的對象等,使得傳統(tǒng)的運動檢測方法失去其實際應用的魯棒性,如幀差法、光流法、背景減除法等,給視頻運動信息檢測造成了很大困難。因此,視頻運動信息檢測仍然是一個經典的研究課題。近年來,隨著對視覺系統(tǒng)信息加工的神經機制研究的不斷深入,模
2、擬視覺系統(tǒng)的運動信息檢測方法不斷涌現(xiàn)。但這些方法主要集中在模擬視皮層獨立神經元的屬性,而忽視了視覺皮層整個神經網絡中神經元之間存在相互影響,其檢測結果不能滿足實際應用要求。大量的神經生理學研究結果表明生物視覺中,視皮層神經元之間是相互連接的,這種連接使得神經元對外界刺激的響應存在著相互影響。為此,本文通過模擬生物視覺系統(tǒng)的信息加工機制以及視皮層神經元之間的連接方式,提出了自適應側連接的視頻對象運動信息檢測方法,其創(chuàng)新之處主要表現(xiàn)在以下幾
3、個方面。
提出了視皮層神經元發(fā)放脈沖的自動閾值方法?;诿}沖神經元IF(Integrate and Fire)模型,當神經元受到外界刺激,其膜電位達到一定的閾值時,神經元將發(fā)放脈沖。但由于視覺場景整體的刺激強度,以及刺激強度持續(xù)的時間的不同,神經元發(fā)放脈沖的閾值將隨之變化。為此,本文根據(jù)視皮層神經元對整個視場中感知的視覺信息,利用C-均值模糊聚類的方法獲取脈沖神經元產生脈沖的閾值,從而滿足實際應用要求,符合視覺神經元生理學機制
4、。
提出了依賴視覺感知信息強度的自適應側連接的方法。由于神經元之間的側連接,使得神經元之間出現(xiàn)了中心環(huán)繞抑制和環(huán)繞易化的相互作用。然而,生物視覺系統(tǒng)的研究表明,相互作用的范圍依賴于感知信息的強度。為此給出了相互作用方法的計算方法,當感知信息強時,其相互作用的范圍小,相反,感知信息弱,其相互作用大。
提出了自適應的視頻運動信息檢測方法。根據(jù)神經元之間的中心環(huán)繞抑制和環(huán)繞易化的最強相互作用分別出現(xiàn)在正交方向和同向方向,給
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