基于估計學習模型的視頻分析與內(nèi)容表征研究.pdf

1、隨著數(shù)字攝錄設備的發(fā)展和影像技術的進步，在越來越多的場合下，人們開始使用視頻攝像設備來記錄相關的經(jīng)歷和場景，如家用視頻、影視媒體、視頻監(jiān)控等，因此各種類型的視頻數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。同時，伴隨著網(wǎng)絡搜索技術的發(fā)展，越來越多的研究人員也在積極探索更加魯棒和高效的面向圖像和視頻的搜索引擎，來提高搜索的精度和效率。但是，由于視頻數(shù)據(jù)量大、空間維數(shù)高，而且內(nèi)容多樣，因此視頻分析和內(nèi)容表征已經(jīng)成為了一個重要的研究課題。基于估計學習模型的視頻

2、分析和內(nèi)容表征技術，是針對不同類型的視頻序列，利用圖像處理知識和估計學習方法，實施物體和區(qū)域分割、識別，并在此基礎上，分析圖像中的內(nèi)容和事件，最終將其以一種緊湊就、直觀和藝術化的形式將視頻內(nèi)容呈現(xiàn)出來。該技術涉及到計算機視覺、信號處理和模式識別等多個領域和學科，是一個新的交叉應用學科。隨著計算機技術的發(fā)展，視頻分析和內(nèi)容表征在視頻監(jiān)控、可視化媒體、網(wǎng)絡搜索等領域的應用將更加廣泛。信號處理，尤其是圖像處理以及估計學習方法的研究還有助于推動

3、視頻領域的機器學習、語義建模和事件檢測等相關課題的發(fā)展。由此可見，基于估計學習模型的視頻分析和內(nèi)容表征方法研究具有重要的理論和應用價值。 視頻分析和內(nèi)容表征可以從其關鍵問題和處理流程上分為三個層次，即物體識別、內(nèi)容理解和內(nèi)容表征，目標是實現(xiàn)一個自動識別、理解和表征的視頻處理系統(tǒng)。對于結構化的視頻分析，物體識別是一個基本步驟。內(nèi)容理解主要解決對視頻內(nèi)容中的物體識別得到的語義概念進行建模，處于較高的層次。而內(nèi)容表征則是基于物體識別和

4、內(nèi)容理解的結果，它處于最高的層次。這三個層次組成了視頻分析和內(nèi)容表征的一個相對完整的框架。 本論文主要包含如下內(nèi)容： 1．系統(tǒng)闡述了視頻分析和內(nèi)容表征的基礎知識，討論了視頻圖像處理、估計學習理論和視頻結構分析的基本原理和方法，并且對國內(nèi)外相關研究工作進行了系統(tǒng)的概述。 2．針對第一個層次，物體識別，研究了基于局域灰度分布的背景建模方法，從圖像處理的角度入手，即基于局域灰度分布建立背景的離散概率模型，根據(jù)機器學習理