[發明專利]一種基于巴氏相似性的目標視覺感知方法

有效

• 申請號: 201210582688.X
• 申請日: 2012-12-28
• 公開（公告）號: CN103065316A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發明（設計）人: 孫志海;周文暉;王云建;吳以凡;徐翀
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術領域

本發明屬于計算機視覺感知技術領域，具體來說是一種基于巴氏相似性的目標視覺感知方法。

背景技術

在一些特定場景視頻監控場合，需要對感興趣區域的目標進行感知，感知的結果可用于目標檢測，目標統計以及報警等用途。然而，目前基于視覺的主流方法都是以基于目標跟蹤技術的檢測或者基于目標運動的檢測，該系列方法不穩定，且不適用于只允許靜態圖像傳輸的應用場合。然而除了利用目標運動信息，還可以利用感興趣區域當前目標與背景的相似性度量作為目標視覺感知的另一種方法。這種方法不僅適用于視頻監控場合，也同樣適用于僅有靜態圖像傳送的監控場合，同時進一步融入感知區域的自適應更新策略，使得本方法更加符合人類對目標的視覺感知方式。

發明內容

本發明提供了一種基于巴氏相似性的目標視覺感知方法，融合巴氏相似性度量對目標進行感知，其結果更加符合人類對目標的視覺感知方式。

一種基于巴氏相似性的目標視覺感知方法，包括：

(1)?根據輸入的視頻圖像序列，通過手動方式對場景的感知區域進行設置，并在視頻圖像序列中對感知區域進行標記。

(2)?建立感知區域當前直方圖模型，建立感知區域自適應背景直方圖模型。

(3)?利用巴氏相似性計算公式，結合感知區域當前直方圖模型和感知區域自適應背景直方圖模型，計算感知區域直方圖模型巴氏相似性系數。

(4)?用(3)算得的巴氏相似性系數進行巴氏相似性目標視覺感知。

(5)?對感知區域進行自適應背景更新。

所述的根據輸入的視頻圖像序列，通過手動方式對場景的感知區域進行設置，并在視頻圖像序列中對感知區域進行標記包括以下步驟：

1)利用鼠標選擇矩形框區域的方式或手工輸入矩形框左上角與右下角(x,?y)坐標的方式，對場景的感知區域進行設置。

2)利用1)獲取的矩形框左上角與右下角(x,y)坐標，在每幀視頻圖像中對感知區域進行標記。

3)存儲感知區域的當前視頻圖像數據，初始化感知區域自適應背景。

所述的建立感知區域當前直方圖模型，建立感知區域自適應背景直方圖模型包括以下步驟：

1)讀入感知區域當前視頻圖像數據，讀入感知區域自適應背景視頻圖像數據。

2)初始化感知區域當前直方圖模型，初始化感知區域自適應背景直方圖模型。

3)將感知區域當前直方圖模型和感知區域自適應背景直方圖模型劃分為互不重疊的512個區間。

4)將每個視頻圖像像素的R取值、G取值和B取值，由原來的[0,?255]取值區間共256個取值，壓縮至[0,?7]?取值區間共8個取值。

5)根據壓縮后的每個視頻圖像像素新的R取值、G取值和B取值建立感知區域當前直方圖模型和感知區域自適應背景直方圖模型。

所述的利用巴氏相似性計算公式，結合感知區域當前直方圖模型和感知區域自適應背景直方圖模型，計算感知區域直方圖模型巴氏相似性系數包括以下步驟：

1)輸入已建立的感知區域當前直方圖模型和感知區域自適應背景直方圖模型。

2)利用巴氏相似性計算公式，結合1),算得巴氏相似性系數。

所述的用(3)算得的巴氏相似性系數進行巴氏相似性目標視覺感知包括以下步驟：

1)如果巴氏相似性系數大于上閾值T_HIGH（T_HIGH=0.85）則上閾值標記T_h=1，下閾值標記T_l=0。

2)如果巴氏相似性系數低于下閾值T_LOW（T_LOW=0.7）則下閾值標記T_l=1。

3)當上閾值標記T_h與下閾值標記T_l均等于1時，則感知到目標，否則未感知到目標。

4)當上閾值標記T_h與下閾值標記T_l均等于1時，上閾值標記T_h與下閾值標記T_l均復位為0。

所述的對感知區域進行自適應背景更新包括以下步驟：

1)獲得感知區域的背景差視頻圖像F_cb。