[發(fā)明專利]一種基于顏色信息的在視頻中進(jìn)行目標(biāo)檢索的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510497645.5
• 申請(qǐng)日: 2015-08-13
• 公開（公告）號(hào): CN105141903B
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁飛;唐矗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號(hào): H04N7/18
• 分類號(hào): H04N7/18;G06F17/30
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

本發(fā)明公開了一種基于顏色信息的在視頻中進(jìn)行目標(biāo)檢索的方法，針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的監(jiān)控視頻，通過(guò)視頻內(nèi)容分析，提取原始視頻中的候選運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并通過(guò)多目標(biāo)跟蹤，對(duì)候選目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分，針對(duì)每一個(gè)確認(rèn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分別提取顏色特征建立索引，通過(guò)計(jì)算輸入圖像特征與索引中特征向量相似性并按照相似度排序的方法，獲得目標(biāo)檢索結(jié)果。本發(fā)明能方便用戶從長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)控視頻中快速的找到感興趣的目標(biāo)，節(jié)省用戶觀看監(jiān)控視頻的時(shí)間，提升監(jiān)控視頻的利用率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于顏色信息的在視頻中進(jìn)行目標(biāo)檢索的方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)代社會(huì)中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各行各業(yè)中都扮演著重要的角色，在維護(hù)社會(huì)治安，加強(qiáng)社會(huì)管理以及安全保障方面發(fā)揮著重要的作用；但是伴隨著攝像頭數(shù)目的飛速增長(zhǎng)，從這些海量的監(jiān)控視頻中尋找感興趣的目標(biāo)會(huì)耗費(fèi)大量的人力、物力。根據(jù)ReportLinker公司統(tǒng)計(jì)，在2011年，全世界擁有超過(guò)1.65億個(gè)監(jiān)控?cái)z像機(jī)，產(chǎn)生1.4萬(wàn)億個(gè)小時(shí)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，假如有20％的重要監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)需要人工觀看，則需要雇傭超過(guò)1億的勞動(dòng)力(每天工作8小時(shí)，每年工作300天)。因此，將大量視頻中出現(xiàn)的目標(biāo)自動(dòng)提取，并對(duì)這些目標(biāo)按照其特征構(gòu)建索引，可以方便用戶通過(guò)一定的檢索條件快速地定位感興趣的目標(biāo)，能夠有效地提高海量監(jiān)控視頻的利用效率。

從監(jiān)控視頻中快速找到感興趣的目標(biāo)一直是智能監(jiān)控領(lǐng)域的核心問(wèn)題之一，但是由于不同監(jiān)控?cái)z像頭下目標(biāo)受到攝像頭自身特性、光照條件、視角、姿態(tài)以及遮擋等因素的影響導(dǎo)致同一個(gè)目標(biāo)在不同的監(jiān)控視頻中外觀會(huì)有顯著變化，因此，建立能夠消除上述因素影響具有魯棒性的描述目標(biāo)外觀的模型是監(jiān)控視頻中目標(biāo)檢索的關(guān)鍵問(wèn)題之一；同時(shí)，大量的視頻數(shù)據(jù)包含了海量的目標(biāo)，利用目標(biāo)外觀描述模型從海量目標(biāo)中快速地找到感興趣目標(biāo)需要合理、高效的檢索方式。

監(jiān)控視頻中的目標(biāo)檢索一般包括從視頻中獲得目標(biāo)圖像，對(duì)其提取特征建立索引以及利用索引進(jìn)行檢索。其中從視頻中準(zhǔn)確、無(wú)遺漏地獲取目標(biāo)圖像是保證檢索可靠的前提；對(duì)目標(biāo)圖像提取具有抗光照、角度等因素影響的特征是檢索準(zhǔn)確的保證；而利用提取的目標(biāo)特征建立結(jié)構(gòu)合理的索引結(jié)構(gòu)是保障檢索效率的基礎(chǔ)。

最典型的描述目標(biāo)外觀的模型主要從顏色和紋理特征兩方面進(jìn)行設(shè)計(jì)(例如參考文獻(xiàn)：GeversT.,Smeulders A.W.M.,Color Based Object Recognition,PatternRecognition,1999(03)，Cai Y,Pieetikainen M.,Person Re-identification By GraphKernels Methods,PatternRecognition,2011(285-294),Bauml M.,Stiefelhagen R.,Evaluation of Local Features for Person Re-identification in Image Sequences,IEEE Computer Society,2011(291-296))，但是現(xiàn)有的方法往往僅在目標(biāo)外觀變化不太顯著的情況下有效；另一方面，高效的檢索系統(tǒng)研究主要從特征索引的創(chuàng)建方法方面開展，主要包括索引文件的結(jié)構(gòu)本身(例如Mathis L.,Savvas A.Chatzichristofis,Lire:LuceneImage Retrieval-An Extensible Java CBIR Library)和特征空間的相似性(KasturiC.,Shu-Ching C.,Affinity Hybrid Tree:An Indexing Technique for Content-BasedImage Retrieval in Multimedia Databases,International Journal of SemanticComputing,2007(Vol.1,Issue 02))兩方面。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題