一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法
基于时空切片轨迹分析的复杂人体运动跟踪
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基于时空建模的视频帧预测模型
基于时空建模的视频帧预测模型随着计算机和人工智能技术的快速发展，视频处理领域也得到了很大的发展。
视频帧预测是视频处理中的一个重要任务，它可以用于视频编解码、视频超分辨率重建、视频编辑等多个领域。
而基于时空建模的视频帧预测模型正是近年来备受关注的一个研究领域。
基于时空建模的视频帧预测模型通过学习视频序列的时空特征来预测未来帧的内容，相比传统的预测方法，这种模型能够更准确地捕捉到视频序列中的复杂时空信息，从而获得更好的预测效果。
在本文中，我们将探讨基于时空建模的视频帧预测模型的原理、研究现状以及未来发展方向。
基于时空建模的视频帧预测模型利用了视频序列中时空信息的相关性，通过学习视频序列之间的时空特征来实现对未来帧内容的预测。
其原理可以简要概括为以下几个步骤：1. 时空特征提取：模型需要学习视频序列中的时空特征，包括帧间的时序关系和像素间的空间关系。
这通常可以通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现。
2. 特征融合与编码：学习到的时空特征需要被合理地融合和编码，以便模型能够更好地理解视频序列中的信息。
这一过程通常需要设计合适的特征融合模块和编码器结构。
3. 预测与重构：模型利用学习到的时空特征进行未来帧的预测和重构。
这一过程可以利用卷积神经网络等模型来实现，以便生成高质量的预测帧。
基于时空建模的视频帧预测模型是一个备受关注的研究领域，在近年来取得了许多进展。
研究者们提出了许多不同的模型架构和方法，以实现更好的视频帧预测效果。
一些研究工作提出了利用卷积神经网络和循环神经网络相结合的深度学习模型来进行视频帧预测。
这些模型能够较好地捕捉视频序列中的时空信息，并实现对未来帧内容的有效预测。
一些研究工作还利用生成对抗网络（GAN）等模型来优化视频帧的质量和真实感。
一些研究者还提出了一些新的技术和思路，以进一步提高基于时空建模的视频帧预测模型的性能。
一些研究工作提出了利用光流信息来增强模型对帧间时序关系的建模能力；一些研究工作还推动了基于迁移学习和增强学习等方法的应用，以加速模型的训练和提高预测效果等。
基于关联分区和ST-GCN的人体行为识别
通 常 情 况 下 ，人 体 可 以 看 作 是 由 刚 性 骨 骼 和 铰 链 关节所组成的铰接系统 。 [16] 躯干和四肢则由骨骼和铰 链关节进一步的组合而成。人体行为是由这些躯干和 肢 体 的 运 动 组 成 。 因 此 ，需 要 一 种 新 的 方 法 用 以 加 强 关 节 之 间 的 空 间 关 系 。 同 时 ，该 方 法 能 够 自 动 捕 获 并 嵌 入 关 节 空 间 配 置 及 其 动 态 模 式 。 基 于 此 ，本 文 在 近 年热门的时空模型（ST-GCN）[17]基础上提出了一种新型 的分区策略。本文的主要贡献如下：首先，提出的分区 策略，在基于时空模型基础上相比于传统的 ST-GCN 方 法加强了身体部分的相对位置之间的联系，有利于提高 骨架关节点信息在时间和空间上的识别精度；其次，分 析了学习率对该模型识别效果的影响。通过设置每轮 迭代的学习率达到在一定程度上提升识别精度的目的。
《运动目标检测和跟踪算法的研究及实现》
《运动目标检测和跟踪算法的研究及实现》一、引言运动目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的一项重要技术，广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等众多领域。
本文旨在研究并实现一种高效、准确的运动目标检测和跟踪算法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、运动目标检测算法研究1. 背景及意义运动目标检测是计算机视觉中的一项基础任务，其目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。
传统的运动目标检测方法主要包括帧间差分法、背景减除法等，但这些方法在复杂场景下往往存在误检、漏检等问题。
因此，研究一种适用于复杂场景的、高效的、准确的运动目标检测算法具有重要意义。
2. 算法原理及实现本文采用基于深度学习的运动目标检测算法。
该算法利用卷积神经网络（CNN）提取视频帧中的特征，并通过区域生成网络（RPN）生成候选目标区域。
接着，利用分类网络对候选区域进行分类，确定是否为运动目标。
最后，通过边界框回归和NMS （非极大值抑制）等技术对检测结果进行优化。
在实现过程中，我们采用了PyTorch等深度学习框架，利用GPU加速计算，提高了算法的运算速度。
同时，我们还针对不同场景的实际情况，对算法进行了优化和改进，提高了算法的准确性和鲁棒性。
三、运动目标跟踪算法研究1. 背景及意义运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，进一步对目标进行跟踪和定位。
传统的运动目标跟踪方法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法等，但这些方法在复杂场景下往往存在跟踪不准确、易丢失等问题。
因此，研究一种适用于复杂场景的、稳定的、准确的运动目标跟踪算法具有重要意义。
2. 算法原理及实现本文采用基于深度学习的Siamese网络进行运动目标跟踪。
Siamese网络通过学习目标模板和搜索区域的特征表示，实现目标的快速定位和跟踪。
在实现过程中，我们采用了离线训练和在线更新的方式，提高了算法的准确性和适应性。
同时，我们还结合了光流法等技术，进一步提高了算法的稳定性和准确性。
一种基于时空变化信息的视频内容检索方法
一种基于时空变化信息的视频内容检索方法
魏维;舒红平;刘凤玉
【期刊名称】《信息与控制》
【年(卷),期】2007(36)5
【摘要】提出一种基于时空变化信息的视频内容检索方法.此方法以自适应变间隔关键帧选择策略提取镜头在时间域上的变化内容,采用时空注意力模型提取空域显著内容;然后对每一显著区域按Mpeg-7标准抽取相似纹理描述子、可扩展颜色描述子和基于轮廓的形状描述子,联合三低层视觉特征进行显著区域间的匹配度计算;最后提出用于视频检索的两镜头相似度匹配算法.对比实验表明该方法能有效进行基于内容的视频检索.
【总页数】8页(P578-584)
【关键词】时空注意力模型;基于内容的视频检索;关键帧选择策略;时空信息
【作者】魏维;舒红平;刘凤玉
【作者单位】成都信息工程学院计算机系;南京理工大学计算机科学与技术学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于分层分析的网络视频信息检索方法 [J], 高树清
2.一种基于内容的视频信息检索技术的研究 [J], 陈慧琼;杨敬安
3.一种面向基于内容视频检索的音频场景分割方法 [J], 朱映映;明仲;周景洲
4.一种基于内容变化的快速视频重组方法 [J], 尹雄师
5.一种新型的多媒体信息检索技术——基于内容的信息检索 [J], 彭辉;黄飞
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视频对象分割技术综述
视 频 对 象 分 割 技 术研 究现 状
早在 ２ 世纪 ８ 年代末 ９ 年代初 ， ｏ ｏ ｏ 视频对象分 ＭＰ Ｇ－ Ｅ ４中， 用 的就是 基 于对象 的编 码 方式 ， 仅 割 就 引 起 了许 多 学 者 的 兴 趣 ［ 。近 年 来 ， 着 采 不 】 ｑ］ 随 提高 了压缩效 率 ， 且 提 供 了更 加 灵 活 的 视 频 操 作 ＭＰ Ｇ ４和 ＭＰ Ｇ ７的推 广 和应 用 。 而 Ｅ － Ｅ － 视频 对 象 分割 方 式 。而新制 定 的多 媒 体 描 述 国际 标 准 ＭＰ Ｇ－， 算法 已经成 为多媒体领 域的热点研究课题［ 。在 Ｅ ７ ｜ ］ 本身就要求支持基于对象方式的内容组织与检索。 然而 ， 由于视 频 对 象 分 割 是 一 个 相 当 困难 的 问
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《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，人体动作识别技术在智能监控、人机交互、医疗康复等领域得到了广泛的应用。
其中，基于时空特征的人体动作识别方法是一种重要且有效的方法。
该方法通过对人体动作的时空特征进行提取和分析，实现了对人体动作的准确识别。
本文将重点研究基于时空特征的人体动作识别方法，分析其原理、方法及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、人体动作识别的基本原理及方法人体动作识别主要基于计算机视觉技术，通过对视频或图像中的人体动作进行提取和分析，实现对人体动作的识别。
其中，基于时空特征的方法是通过对人体动作在时间和空间上的变化进行提取和分析，从而实现对人体动作的识别。
在人体动作识别的过程中，常用的方法包括基于模板匹配的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法是通过对人体动作的时空特征进行提取和分析，实现对人体动作的识别。
而基于深度学习的方法则是通过训练深度神经网络模型，实现对人体动作的自动识别。
三、基于时空特征的人体动作识别方法研究基于时空特征的人体动作识别方法主要包括以下步骤：数据预处理、特征提取、分类器设计和识别结果评估。
1. 数据预处理：对人体动作数据进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作，以便后续的特征提取和分类器设计。
2. 特征提取：通过提取人体动作在时间和空间上的变化特征，如关节点轨迹、骨骼结构等，形成具有代表性的特征向量。
3. 分类器设计：利用提取的特征向量训练分类器模型，如支持向量机、随机森林等，实现对人体动作的分类和识别。
4. 识别结果评估：通过对比识别结果与真实标签，评估识别方法的准确率、召回率等性能指标。
四、存在的问题及解决方案虽然基于时空特征的人体动作识别方法已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题。
首先，特征提取的准确性和鲁棒性有待提高；其次，分类器模型的复杂度和泛化能力需要进一步优化；最后，实时性和计算效率也是需要解决的问题。
基于自适应流形去噪的视频运动分割算法
基于自适应流形去噪的视频运动分割算法杨章琼【摘要】针对现有运动分割算法的不足,提出一种新的运动分割算法,通过自适应流形去噪实现刚性和非刚性对象的运动分割.首先,引入一种自适应核空间,如果2个特征轨迹属于同一刚性对象,则将其映射到相同点上.然后,采用一种基于自适应内核的嵌入式流形去噪算法分割出刚性和非刚性对象的运动,证明了对内核空间进行流形去噪等价于在列空间进行流形去噪.结果表明,该自适应流形去噪算法适合于刚性和非刚性运动分割,在多种当前最新算法均失效的场景下,算法仍然具有优异性能.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2016(035)009【总页数】6页(P41-46)【关键词】视频运动分割;计算机视觉;自适应流形去噪;核空间【作者】杨章琼【作者单位】宜宾职业技术学院,四川宜宾644000【正文语种】中文【中图分类】TP391视频运动分割问题[1-2]是计算机视觉和图像理解领域的一个重要研究课题，其目的是通过一组图像或视频序列来预测并估计对象在一段时间内的运动。
它也是许多实际应用中一个重要的计算机视觉处理步骤。
传统的视频运动分割方法[3-5]将视频序列中的每一帧图像分离为相干二维或三维运动的不同区域(光流)。
然后，研究人员将包含不同运动对象的场景综合起来，试图将每个对象及其运动作为一种相干实体进行识别。
这些研究可以分为仿射算法和透视算法[6-9]。
文献[7]中提出一种多特征稳健主成分分析(MFRPCA)算法，文献[8]中提出一种基于时空信息的运动对象分割算法。
文献[9]中提出一种基于全局运动补偿和核密度检测的动态场景下视频运动对象分割算法。
然而，之前的研究均假设同一对象的关键点位于严格的仿射子空间上，该假设在许多实际应用中尤其是出现非刚性对象时并不成立。
更糟糕的是，类似对象在带噪流形上往往具有共同的区域或子空间，使传统算法难以用于对象分割。
本文提出一种新的运动分割算法。
该算法假设对象点的轨迹位于平滑流形上，并通过自适应流形去噪获得分割结构。
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理念， 即在编码时将一幅景物分成若干在时间和空间上相互联 4 和 MPEG7 的关 系的视频对象。 视频对象分割作为 MPEG键技术， 在计算机视觉及模式识别等领域具有广泛的应用， 是 视频图像处理的一个研究热点 。目前， 已提出许多自动分割运 动对象的算法， 这些算法都是利用运动对象的时空域信息 。根 据分割过程所利用信息的不同， 视频对象分割可分为时域分 割、 空域分割和时空分割。 时域分割主要通过检测视频相邻帧间的变化来得到运动 对象的位置、 大小和运动方向， 如背景差法 光流法
第 30 卷第 1 期 2013 年 1 月
计 算arch of Computers
Vol． 30 No． 1 Jan． 2013
一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法
鲁
摘
1 梅 ，卢 2 1 忱 ，范九伦
*
（ 1． 西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710061 ； 2． 武警工程大学 通信工程系，西安 710086 ） 要： 为实现视频编码标准 MPEG-4 中语义对象的自动提取， 提出一种基于时空信息的运动对象分割算法 。
Effective video moving objects segmentation algorithm based on temporalspatial information
LU Mei1 ，LU Chen2 ，FAN Jiulun1
（ 1 ． School of Communication ＆ Information Engineering， Xi’ an University of Posts ＆ Telecommunications， Xi’ an 710061 ， China； 2 ． Dept． of Communication Engineering，Armed Police Engineering University，Xi’ an 710086 ，China）
0
引言
4 和 MPEG7 采用基于对象的编码 视频编码标准 MPEG-
依赖于选择的帧间时间间隔 。 基于时域光流场对运动对象进 行分割的光流法， 其性能受到估计的光流场准确性的影响， 对 噪声敏感， 且涉及光流场的计算很复杂 。 空域分割通过将图像分割成不同的纹理一致区域来获取 运动 对 象 的 区 域 和 准 确 边 缘， 主要有基于阈值的图像分割 法
Abstract： To achieve the automatic extraction of semantic objects in video coding standard MPEG4 ，this paper proposed a moving object segmentation algorithm based on temporalspatial information． The proposed algorithm firstly obtained the moving region detection template of the target in temporal domain by using the bilateral weighted cumulative frame difference and blocked higherorder statistics algorithm，and it increased the speed of the algorithm while taking full information of temporal． it enhanced the contrast of the grayscale in video sequence at first， and then Secondly ，in the extraction of spatial information， obtained accurate information of spatial edge by using an adaptive Canny operator． Finally，the proposed algorithm merged the temporal information and spatial information together，extracted the moving objects with the temporal moving template which had been corrected by the spatial edge information． The experimental results show that the proposed algorithm can obtain an accurate segmentation of moving objects in video with a high speed． Key words： video moving objects segmentation； temporalspatial segmentation； moving region detection template； spatial edge information
在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板， 以在充分利用时域信息的 同时提高算法的速度； 在提取空域信息时， 先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理， 然后利用自适应 Canny 算子获取准确的空间边缘信息； 最后进行时空融合， 用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。 实验结果表明， 本算法可以快速准确地分割视频运动对象。 关键词： 视频运动对象分割； 时空分割； 运动区域检测模板； 空间边缘信息 中图分类号： TP391． 4 文献标志码： A 文章编号： 1001-3695 （ 2013 ） 01-0303-04 doi： 10． 3969 / j． issn． 10013695． 2013． 01． 078