視頻目標檢測技術研究.pdf

1、計算機視覺技術的快速發(fā)展也離不開目標檢測與識別技術的發(fā)展。目前目標的檢測和識別已經(jīng)完整地整合在了一起，讓檢測成為識別的基礎。對于目標的種類和屬性的不同對應有好多種各式各樣的檢測識別算法，如sift、adaboost、Hu Moments等等。本文主要研究視頻檢測識別技術。如何提高視頻檢測算法的精確度和訓練時的效率是最主要的問題。本文的主要研究內容如下：
　　 (1)在新的視頻分幀程序中融合了ffmpeg解碼技術，使新程序分幀的視

2、頻格式可以是任意格式。并增設了多種分幀方式(如直接抓取、播放抓取、場景抓取等)如各種視頻使視頻分幀功能更加強大。
　　 從視頻文件中識別目標物體，首先提取視頻文件中的幀，然后從幀中識別所需要的各種信息。新程序分幀的視頻格式可以是任意格式，新程序支持包括幾乎所有視頻格式的分幀解碼諸如avi，meg，mpeg，asf,mov，wmv，rm，rmvb，flv等等在內的。支持的視頻分幀的方式多樣化：如直接抓取、播放抓取、場景抓取等方式。

3、
　　 (2)在新的視頻目標檢測算法中添加了場景識別功能，使新算法比傳統(tǒng)檢測算法的檢測速度和效率得到提高。
　　 改進后的算法的檢測速度和效率大大提高，處理的時間上，新算法也變快了許多。這些是由于新算法融入了場景變化檢測的功能。添加了場景變化檢測的話，程序就可以忽略掉連續(xù)具有相同背景的幀，而默認這些幀的信息都是具有與第一個幀相同的信息。這時檢測識別效率會得到進一步提高。
　　 (3)在新的視頻目標檢測算法中將ad