基于視頻的場(chǎng)景智能分析和人機(jī)交互技術(shù)研究.pdf

1、隨著視頻的爆炸式增長(zhǎng)，視頻的智能分析處理越來越受到人們的重視。智能視頻分析處理的自動(dòng)化和智能化，將大大減少工作人員的工作量。本文就視頻智能分析處理的兩個(gè)重要領(lǐng)域，基于視頻的場(chǎng)景智能分析、基于視頻的人機(jī)交互技術(shù)的關(guān)鍵算法作了研究。
　　 本文透過分析基于視頻的場(chǎng)景智能分析--智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的軟件算法，提取出了其中的關(guān)鍵算法，并對(duì)其作設(shè)計(jì)和研究：
　　 本文的前景檢測(cè)算法，為了解決許多前景檢測(cè)算法中出現(xiàn)的前景斷裂和空洞問

2、題，提出了一種基于自適應(yīng)雙閾值的前景檢測(cè)方法。利用高閾值，能將一些置信度高的前景點(diǎn)檢測(cè)出來，同時(shí)低閾值和分級(jí)圖像能起到連接前景的效果。為了魯棒地進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，本文的跟蹤算法采用團(tuán)塊跟蹤和顏色直方圖跟蹤相結(jié)合的兩級(jí)跟蹤方法。它首先利用團(tuán)塊跟蹤進(jìn)行第一級(jí)的跟蹤，對(duì)于其中不能區(qū)分的團(tuán)塊，采用顏色直方圖的方法進(jìn)行辨別，很好地完成了多目標(biāo)跟蹤。將前景檢測(cè)算法與跟蹤算法應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控中，開發(fā)了核心的三個(gè)應(yīng)用：人數(shù)統(tǒng)計(jì)、車輛變道檢測(cè)和物體失竊檢測(cè)

3、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的算法具有良好的魯棒性與實(shí)用性，符合實(shí)際應(yīng)用的需要。
　　 另一方面，本文關(guān)注基于視頻的人機(jī)交互技術(shù)，將視頻中的手勢(shì)作為交互的輸入。本文提出了一種基于單攝像機(jī)的二維手勢(shì)識(shí)別算法，它利用基于權(quán)值特征流與膚色模型的雙模式的手追蹤方法對(duì)人手進(jìn)行跟蹤，并且結(jié)合貝葉斯膚色模型分割人手，抵抗了復(fù)雜背景的干擾。同時(shí)，利用密度分布特征對(duì)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別，具有旋轉(zhuǎn)和放縮不變性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此算法能夠抵抗復(fù)雜背景尤其是大面積膚色區(qū)