视频图像语义描述
基于视频图像的行为分析和识别
基于视频图像的行为分析和识别【导言】随着技术的不断发展，图像处理与行为识别等领域也得到了非常大的发展。
在实际中，我们可以通过视频图像来分析和识别不同的行为，从而实现更加有效的监控和安全管理。
本文将从行为分析与识别两方面入手，详细介绍基于视频图像的行为分析和识别技术。
【一、行为分析】行为分析是对人或物在一定的时间和空间范围内所展现的行为活动进行细致、具体、全面和客观的描述、记录、分析和判定。
行为分析需要建立一个完善的模型，对行为进行分析。
在视频图像中，可以通过以下几种方式进行行为分析：1. 基于运动分析的行为分析：在视频图像中，我们可以通过物体的运动轨迹来进行行为分析。
通过对物体的位置、速度、方向等数据进行分析，可以判断出物体的运动状态和所需要的行为信息。
2. 基于行为模式的行为分析：这种方法是通过建立一个完善的行为模式来进行行为分析。
通过对物体的运动状态和行为轨迹进行建模，可以分析出该物体的行为模式和其所要表达的意义。
3. 基于深度学习的行为分析：这种方法是通过深度学习算法来实现行为分析。
通过对大量视频图像进行训练，系统可以从中学习到关于行为的相关知识，并进一步进行分析和识别。
【二、行为识别】行为识别是将不同的行为进行分类和识别，从而获得更加准确的数据。
在视频图像中，行为识别需要通过以下两个步骤进行：1. 特征提取：在行为识别过程中，需要对视频图像中的特征进行提取。
特征提取需要选取适当的特征点，并从图像中提取相关信息。
2. 行为分类：在特征提取的基础上，可以对不同的行为进行分类。
分类可以基于色彩、纹理、形状等多种特征进行。
【三、应用场景】基于视频图像的行为分析和识别技术可以在很多领域中应用，例如公共安全管理、智能交通系统、军事侦查等。
以下为具体的应用场景：1. 公共安全管理：通过在公共场所安装监控设备，可以对不同的人员行为进行分析和识别。
如银行中现金运输员的运动轨迹分析和入侵者的行为检测等。
2. 智能交通系统：通过交通视频监控，可以对交通流量进行分析和研究，及时调整交通信号，减少交通事故的发生。
视频图像中的文字提取技术论文
摘要
视频图像中的文字提取技术研究
摘 要
视频中的文本为描述视频内容提供了十分有用的信息， 对于构建 基于内容的多媒体检索系统具有重要作用。因此，有效地提取和识别 这些文字对于图像理解、视频内容分析、基于内容的图像和视频检索 等领域具有重要意义。 目前商业的OCR技术对于二值图像中文字的提取识别已经趋于成 熟，但视频中的文字具有分辨率低、背景复杂、文字形态差异大等特 点，这给视频中文字的有效提取带来了极大的挑战，限制了OCR技术 的成功应用。针对这些问题，本文主要围绕如何充分利用文字的各种 特性，更鲁棒地从复杂背景图像中提取出文字进行了研究，具体研究 了文字区域检测、文字恢复、文字分割这三部分的算法。 在视频文字检测方面， 本文提出了一种基于线条分类的视频文字 检测算法。首先利用 Canny 算子对图像进行边缘检测，然后根据文字 边缘线条的特征，过滤非字符的边缘线条，并利用文字线条区域的相 似性，设置综合阈值，得到最终的文字区域。该算法在边缘检测的基 础上， 有效地利用了文字本身的结构特征和文字笔画的线条特征对文 字区域进行判别，在获得较高查全率的同时大大降低了虚警，而且对 不规则排列及发生形变的文字也能够准确定位，并对光照、阴影等条
1
义。例如，在新闻视频中检测到的字幕文字，不仅可以为新闻故事单元切分提供 时间标志，还能够为新闻事件内容的理解提供直接的语义特征；在体育视频中， 比赛中出现的比分、运动员号码等文字信息对于自动体育视频内容分析，精彩事 件检测也具有重要的作用。因此，若能准确地将这些文字信息检测出来，并进行 处理，使之能够被传统的 OCR 软件识别并被转化成为机器内码，这样就可以用类 似文本检索的“关键字”查询方法，对视频片断进行快速有效的查询，并对其内 容 进 行 理 解 和 分 析 。 图 像 文 字 提 取 与 识 别 (image text extraction and recognition)就是将这些文字提取出来，经过识别转化为纯文本的过程[3]。 图像文字的识别可以借助于现有的 OCR 技术。OCR 技术以自动识别二维点阵 字符并将其转换为纯文本为目标，经过数十年的发展己经相当成熟，被广泛用于 文档扫描。然而，与文档不同的是，嵌入在图像和视频中的文字通常都带有复杂 的背景，而且文字出现的位置未知，在没有去除背景和二值化之前，现有的 OCR 系统难以识别出字符， 因而在提交给 OCR 系统之前都必不可少地需要一个文字提 取(text extraction)的过程[4]。这样，如何从复杂背景中提取出图像文字就成 为以文字为线索来理解和检索图像和视频内容的一个关键任务。
图像语义结构信息的理论分析
第４ ５卷
２０ ０ ６年
第 ５期
９月
中山大学学报 （ 自然科学版）
ＡＣＦ Ｓ Ｅ Ｉ Ａ ＣＩ ＮＦＡＲＵ Ｍ ＮＡＴ ＲＡＬ ＵＭ ＵＮＩ ＲＳＴ Ｉ Ｓ ＹＡＴ ＥＮＩ Ｕ Ｉ ＶＥ ＩＡＴ Ｓ ＵＮ Ｓ
Ｖｏ． ５ Ｎｏ ５ １４ ．
Ｓ ｐ ２ ６ ｅ． ００
图像 语 义 结构 信 息 的理 论 分 析
余卫 宇 ，余英林 ，谢胜 利 ，曹 燕
（ 南理 工 大 学 电信 学 院 ，广 东 广州 ５０４ ） 华 １６０
摘 要 ：严格地导出了图像结构信息的表达式， 定义了一个由结构参数组成的结构空间 Ｔ ，并用心理测度函数
关键 词 ：图像结构信息；变换函数； 结构空间；图像语义， 中图分 类号 ：Ｔ ９ １７ 文献 标识 码 ：Ａ Ｎ １．３ 文章 编号 ：０２ － ７ ２０ ）０ － ３－ ５９ ５９（０６ ５ ０４ ５ ６ ０ ０
图像 语 义 早 期 用 于人 工 智 能 、知 识 工 程 领 域
视物 体 （ ｉ ａ Ｏ ｊ ｔ 的 主色 调 ，全 图 中颜 色 的 Ｖｓ ｌ ｂｅ ） ｕ ｃ
种类 ，及 其各 种色调 区的共生 概率 。
几何 结构 ：描述 图像 中所 含 的 Ｖ Ｏ数 及 Ｖ Ｏ
收 稿 日期 ：２ ０ －１１ ０６ ． ０ ０
基金项 目：国家 自然科学基 金资助项 目 （ ０ ７０ ８ ；国家杰 出青年科学基金资助项 目 ６３ ２ ６ ） 作者简介 ：余卫宇 （９ ２年生 ） １７ ，男 ，博士 ，讲师 ；Ｅｍ ｉ：ｙｗ ｉ ＠ｓｕ．ｄ ． ｎ — ａｌ ｕ ｅｙ ｃ ｔｅｕ ｃ ｕ
可见 ，上 述定 义都是 低层 次物 理参数 。它们构 成 图像 的结构 空 间 ，根 据 空 间及 拓 扑 的 基 本性 质 ， 可生成拓 扑空 间 。 因为 上述 结 构 参 数 均 是 正实 数 ， 所 以结构 空 间为正 实数 多维 空间 ，而给 定 图像 在 图
视频语义信息提取的研究
两 个 相 继 镜 头 的 内容 有 较 大 的不 同性 ， 此 可 以 用 定 量 的 方 法 来 确 定 帧 序 列 之 间 的 差 别 ； 果 这 种 差 别 超 出 了 给 定 的 阈 因 如 值 ， 可 以提 取 出镜 头 的边 界 ． 此 ， 就 因 关键 是通 过利 用 合 适 的 内 容 转 换 检 测 方 法 、 理 的 设 置 阈 值 ， 现 帧 序 列 的 内 容 变 换 合 发
作 为 检索 依 据 常得 不 到 令 人 满 意 的结 果 ． 决 这 类 问题 的办 法 是 采 用 高 层 的特 征 一 “ 义 ” 解 语 进行 检索 ． 由于 它 是 从 视 觉 理 解
出发 ， 眼 于 提 取 图 像 中符 合 人 类 视 觉 的 概 念 ， 以称 为语 义级 检 索 ． 于 语 义 的检 索 技 术 难 度 很 大 ， 图像 检 索 领 域 的新 着 所 基 是
的随 机 浏 览 功 能 、 图 例检 索 的 功 能 、 草 图检 索 的 功 能 、 本 检 索 的 功 能 、 图像 类 别 浏 览 的功 能 … ． 按 按 文 按 由 于采 用 颜 色 、 状 、 理 等 低 层 特 征 对 图像 进 行 的描 述 往 往 与 人 对 图 像 的 描 述 存 在 较 大 的 差 异 ， 接 利 用 这 些 特 征 形 纹 直
而 又 必 须 解 决 的 课 题 ． 对 视 频 分 割 算 法 进 行 研 究 的 同 时 ， 出 一 种 基 于 语 义 的视 频 镜 头 检 测 方 在 提 法 ． 要 是 通 过 相 邻 帧 之 间 的 差 异 来 判 断 是 否 存 在 镜 头 切 换 出现 ． 主 实验 验 证 该 方 法 是 可 行 的 ． 关 键 词 ： 头检 测 ； 键 帧 ； 头 聚 类 ； 义 分 析 镜 关 镜 语
基于三维人体语义模型的人行为自然语言描述
Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ３ Ｄ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｂ ｏ ｄ ｙ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｏ ｉ ｎ ｔ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｒ ｅ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｏ ｆ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｂ ｏ ｄ ｙ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｅ －
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ＮＡＴＵＲＡＬ Ｌ ＡＮＧＵＡＧＥ ＤＥＳ ＣＲＩ ＰＴＩ ｏＮ ｏＦ ＨＩ Ｍ ＡＮ ＢＥＨＡＶＩ ｏ ＵＲ Ｂ ＡＳ ＥＤ ｏ Ｎ ３ Ｄ Ｓ ＥＭ ＡＮＴ Ｉ Ｃ ＨＵＭ ＡＮ ＢｏＤＹ Ｍ ｏＤＥＬ
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深度学习与视频分析AI如何理解视频中的内容
深度学习与视频分析AI如何理解视频中的内容随着人工智能技术的不断发展，深度学习与视频分析AI在视频内容理解方面取得了显著的进展。
深度学习是一种通过构建和模拟人脑神经网络来实现机器智能的方法。
而视频分析AI是利用深度学习算法对视频进行分析和理解的系统。
本文将深入探讨深度学习与视频分析AI如何理解视频中的内容。
一、视觉目标检测与跟踪深度学习与视频分析AI在视觉目标检测与跟踪方面具有重要作用。
通过构建深度卷积神经网络（CNN），系统可以学习到大量图像样本的特征。
在训练过程中，系统会分析样本的特征与对应的标签，从而建立一个目标检测模型。
该模型可以准确地检测视频中出现的不同目标，并将其跟踪到视频的不同帧中。
二、行为识别与分析深度学习与视频分析AI还可以进行行为识别与分析。
通过对大量视频数据进行训练，系统可以学习到人类的行为模式，并能够识别和分析视频中发生的不同行为。
例如，系统可以识别出人员的走路、跑步、打电话等行为，并进一步分析这些行为的特征和规律。
三、情绪识别与表情分析深度学习与视频分析AI还可以进行情绪识别与表情分析。
通过分析视频中的人脸图像，系统可以判断人的情绪状态，并进一步进行表情分析。
这对于实现智能客服、人机交互等场景具有重要意义。
系统可以根据用户的情绪和表情进行相应的响应，提供更加个性化的服务。
四、场景理解与语义分析深度学习与视频分析AI还可以进行场景理解与语义分析。
通过对视频中的图像进行语义分割和类别分类，系统可以推断出不同场景下的语义信息。
例如，系统可以识别出视频中的道路、建筑、车辆等元素，并进一步分析它们之间的关系和作用。
五、动作识别与姿态估计深度学习与视频分析AI还可以进行动作识别与姿态估计。
通过对视频中的人体运动轨迹进行分析，系统可以识别出不同的动作类别，并进一步估计人体的姿态。
这对于体育竞技、健身训练等方面具有重要作用。
系统可以根据运动员的动作和姿态进行评估和反馈，提供更加精准的指导。
视频分类入门
视频分类入门Introduction to Visual-based video classification互联网上图像和视频的规模日益庞大，据统计 Youtube网站每分钟就有数百小时的视频产生，这使得急切需要研究视频相关算法帮助人们更加容易地找到感兴趣内容的视频。
这些视频分类算法能实现自动分析视频所包含的语义信息、理解其内容，对视频进行自动标注、分类和描述，达到与人媲美的准确率。
大规模视频分类是继图像分类问题解决后下一个急需解决的关键问题。
视频分类的主要目标是理解视频中包含的内容，确定视频对应的几个关键主题。
视频分类（Video Classification）算法将基于视频的语义内容如人类行为和复杂事件等，将视频片段自动分类至单个或多个类别[1]。
视频分类不仅仅是要理解视频中的每一帧图像，更重要的是要识别出能够描述视频的少数几个最佳关键主题。
视频分类的研究内容主要包括多标签的通用视频分类和人类行为识别等。
与之密切相关的是，视频描述生成（Video Captioning）试图基于视频分类的标签，形成完整的自然语句，为视频生成包含最多动态信息的描述说明。
虽然融合多种特征如文本-图像融合、声音-视频融合对提高视频分类的性能有所帮助，但是本文主要关注研究融合视频本身的空间和时间特征，也称为基于视觉的视频分类。
一、传统视频分类方法研究在深度学习方法广泛应用之前，大多数的视频分类方法采用基于人工设计的特征和典型的机器学习方法研究行为识别和事件检测。
传统的视频分类研究专注于采用对局部时空区域的运动信息和表观（Appearance）信息编码的方式获取视频描述符，然后利用词袋模型（Bag of Words）等方式生成视频编码，最后利用视频编码来训练分类器（如 SVM），区分视频类别。
视频的描述符依赖人工设计的特征，如使用运动信息获取局部时空特征的梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG），使用不同类型的轨迹的光流直方图（Histogram of Optical Flow, HOF）和运动边界直方图（Motion Boundary Histogram，MBH）。
基于本体的监控视频语义事件探测
时空实体 ， 拥有 时间和空 间上 的跨度 。底层特征表达式维度高
而复杂 ， 而且难 以表达语义 的不确定性 。 本文设计 了一个视频事件 探测框架 来探测视 频语义 中的 复合事件 ， 基本思想如下 ：
目前模式识别和机器学 习技术被 广泛应用 于视频 分析 的
各个 阶段 ， 涉及到的方 法有 贝叶斯 网络 、 动态贝叶斯网络 、 支持
（ ｏｌ ｅｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ Ｅ ｇｎｅ ｎ Ｊ ｎ ｓ ｎｖｒｔ ｃｅｃ Ｃ ｌｇ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ＆ ｎ ｉｅｒ ｇ， ｉ ｇｕＵ ｉ ｓｙｏ ｉ ｅ＆ Ｔｃｎｌｇ ， ｈ￣ａｇＪａｇｕ２ ２ ０ ，Ｃ ｉａ ｅ ｏ ｒ ｅ ｉ ａ ｅ ｉ ｆＳ ｎ ｅ ｏｏｙ Ｚ ｅ ｉｎ ｉｎｓ １０ ３ ｈｎ ） ｈ
事件检测是视频监控应 用的重要 目标 。这个 目标 的实现 需要一个普遍的事件表示方法 对复杂事件 进行 表示和有 效的 识别算法对复杂事件进行识 别。但是 由于视频 是非结构 化信
息， 在低 层视觉特征 上 ， 颜色 、 纹理 、 形状相 近的视频从高 层语 义角度看可能相去甚远 ， 因此视频 中的事件探测是一个富有挑 战性 的研究课题 。
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｅ ｔｈｇ — ｖ ｌ ｎ ｏ ｌ ｘ ｅ ｅ ｔ ， ｈ ｓｐ ｐ ｒｃ ｎ ｔｕ ｔｄ ａ ｎ ｗ ｆ ｍｅ ｒ ｏ ｄ ｔｃ ｉｈ ｌ ｅ ｄ ｃ ｍｐ ｅ ｖ ｎ ｓ ｔ ｉ ａ ｅ ｏ ｓｒ ｃｅ ｅ ａ ｗｏｋ，ｉｆ ｒ ｎ ｅ ｕ ｉ ｇｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｅ ａ ｒ ｎ ｅ ｅ ｃ ｓ ｏ ｉ ａｉ ｎ ｈ ｏ ｏ ｎ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｐ ｔｉ ｅ ｏｄ ｔｃ ｏ ｏ ｉ ｖ ｎ ｓｃ ｍｐ ｓ ｄ ｂ ｉ ｌ ｖ ｎ ｓ ｆ ｒａ ｎ ｔ ｔ ｎ ｗｉ ｌ ｏ ｔ ｍｓｏ ｉ ｅ ｎ — ｆｏ ｔｌｇ ｎ ｅ ｒ ｎ ｔ ｅｅ ｔ ｍｐ ｓｔ ｅ ｅ ｔ ｏ ｏ ｅ ｙ ｓｍｐ ｅ ｅ ｅ ｔ ．Ａ ｔ ｎ ｏ ａｉ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｄ ｏ ａ ａ ｔ ｃ ｅ ｅ ｏ ｈ ｉ ｖ ｌｚ ｎ ｏｏ ｙ ｐ ｏ ｏ ｅ ｕ ｌ ｎ ｖｄ ｏ ｅ ｅ ｔ ｎ ｌｚ ｎｏ ｏ ｎｔ ｅｈ ｇ ｅ ｖ ｌ ｍａ ｈ ｉｅ ｎ ｌ ｚ ｎ ｏｏ ｖ ｎ ｎ ｙ ｅｏ ｔｌ ｇ ， ｒｐ ｓ ｄ ｔ ｂ ｉ ａ ｉｅ ｖ ｎ ａｙ ｅ ｏ ｔｌ ｇ ｉ ｈ ｉｈ ｒｌ ｅ ， ｐ ｔ ｅｖ ｄ ｏ ａ ａｙ ｅｏ ｔｌｇ ｔ ｅ ｅ ｔ ・ ｏ ｄ ａ ｙ ｅ ｙ ｏ ａ ａｙ ｅ ｏ ｔｌｇ ｏ ｄ ｓ ｒ ｅ ｔ ｅ ｖｄ ｏ ｏ ｅ ｅ ｅ ｔ ｏ ｂ ｎ ｎ ｏｏ ｙ ａ ｄ ｅ ｔ ｎ ｅ ｅｒ ｎ ｔｔ ｎｅ ｅ ｃ ｒｐ ｉａ ｎ ｓ ｎ ｌｚ ｎ ｏｏ ｔ ｅ ｃ ｂ ｈ ｉ ｅ ｆｔ ｖ ｎ ，ｃ ｍ ｉ ｅ ｏ ｔｌ ｇ ｎ ｘ ｅ ｄ ｄ Ｐ ｔ ｅ ｏ ｉ ｆｒ ｎ ｅ ｇ ａ ｈ ｃ ｌａ ｄ ａ ｙ — ｙ ｉ ｈ ｉ ｃ ｒ ｎ ｕ ｖ ｒｓ ｒ ｅｌ ｎ ｅ ｖｄ ｏ ｅ ｅ ｔ ，ａ ｄ ｕ ｅ ＷＲＬ ｒ ｌ ｓｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ｔ ｅｄ ｔｃｉ ｎ ｏ ｒ ｅｌ ｎ ｅ ｅ ｅ ｔ ． ｔ ｅ ｉ ｅ ｈ ｔ ｈ ｏ ｏ ｓｏ ｅ ｕ ｖ ｉ ａ ｃ ｉ ｅ ｖ ｎ ｓ ｎ ｓ ｄ Ｓ ｌ ｕ ｅ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｈ ｅｅ ｔ ｆｓ ｖ ｉ ａ ｃ ｖ ｎ ｓ Ｉ ｖ ｒ ｉ ｄ ｔ ａ ｏ ｕ ｌ ｆ ｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｉ ｍｏ ｅ ｅｆｃｉ ｅ ｔ ａ ａｔ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｓ ｔ ｏ ｓ ｒ ｆ ｔ ｈ ｎ ｐ ｔ ｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｔ ｏ ． ｅ ｖ ｅ ｉ