[發(fā)明專利]基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410057882.5
• 申請日: 2014-02-20
• 公開（公告）號: CN103778443B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何瑩;王建;譚懿先;梅林;吳軼軒;杜歡;尚巖峰;王文斐;鐘雪霞
• 申請（專利權(quán)）人: 公安部第三研究所
• 主分類號: G06K9/64
• 分類號: G06K9/64;G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司31002
• 代理人: 王潔,鄭暄

1.一種基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟：

(1)獲取訓練視頻圖像并采用對象分類器對訓練視頻圖像進行訓練得到滴狀對象容器和紋理對象容器；

(2)將所述的滴狀對象容器和紋理對象容器進行融合并對融合的對象容器進行分析得到語義主題模型；

(3)獲取測試視頻圖像并根據(jù)所述的語義主題模型對所述的測試視頻圖像進行場景分類得到場景分類結(jié)果；

(4)根據(jù)所述的語義主題模型的場景分類結(jié)果和基于先驗知識建立的領(lǐng)域規(guī)則庫對所述的測試視頻圖像進行場景語義理解描述；

所述的將所述的滴狀對象容器和紋理對象容器進行融合，具體為：

將所述的滴狀對象容器和紋理對象容器中所有的類標簽放在一起形成融合的對象容器。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的采用對象分類器對訓練視頻圖像進行訓練得到滴狀對象容器和紋理對象容器，包括以下步驟：

(11)對所述的訓練視頻圖像采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換特征提取方法進行處理得到特征矩陣；

(12)在特征矩陣上采用支持向量機方法進行訓練得到滴狀對象容器，采用紋理分類方法訓練得到紋理對象容器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的特征矩陣的行表示不同幀的訓練視頻圖像，所述的特征矩陣的列表示尺度不變特征轉(zhuǎn)換特征信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的對融合的對象容器進行分析得到語義主題模型，具體為：

對融合的對象容器采用隱含狄利克雷方法進行分析得到語義主題模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的獲取測試視頻圖像并根據(jù)所述的語義主題模型對所述的測試視頻圖像進行場景分類得到場景分類結(jié)果，包括以下步驟：

(31)獲取測試視頻圖像并采用對象分類器對測試視頻圖像進行訓練得到測試滴狀對象容器和測試紋理對象容器；

(32)將所述的測試滴狀對象容器和測試紋理對象容器進行融合得到融合的測試對象容器；

(33)根據(jù)所述的語義主題模型和融合的測試對象容器對所述的測試視頻圖像進行場景分類得到場景分類結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的根據(jù)所述的語義主題模型的場景分類結(jié)果和基于先驗知識建立的領(lǐng)域規(guī)則庫對所述的測試視頻圖像進行場景語義理解描述，包括以下步驟：

(41)基于先驗知識建立領(lǐng)域規(guī)則庫，所述的領(lǐng)域規(guī)則庫包含對領(lǐng)域內(nèi)感興趣事件的規(guī)則描述；

(42)根據(jù)所述的場景分類結(jié)果和領(lǐng)域規(guī)則庫，采用規(guī)則推理方法得到所述的測試視頻圖像的場景語義理解描述。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于主題模型方法和領(lǐng)域規(guī)則庫實現(xiàn)場景分析描述的方法，其特征在于，所述的采用規(guī)則推理方法得到所述的測試視頻圖像的場景語義理解描述，包括以下步驟：

(421)對場景中存在的事件進行挖掘輸出場景的結(jié)構(gòu)化描述結(jié)果；

(422)采用自定義的輸出形式對場景進行描述。