一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法,及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用。該方法首先提取掩膜下目標(biāo)的HS特征和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征,并根據(jù)S分量計(jì)算權(quán)值;其次對(duì)檢索視頻利用高斯混合模型提取前景,根據(jù)檢索目標(biāo)的大小對(duì)前景進(jìn)行過(guò)濾,并縮放到檢索目標(biāo)的大??;再次對(duì)前景目標(biāo)提取HS特征和區(qū)域協(xié)方差特征,并計(jì)算檢索目標(biāo)與前景目標(biāo)的HS特征距離和協(xié)方差矩陣距離;然后根據(jù)權(quán)值、HS特征距離和協(xié)方差矩陣距離計(jì)算最終的距離。最后當(dāng)最終的距離小于給定閾值時(shí),對(duì)閾值進(jìn)行升序排序并輸出。本發(fā)明公開(kāi)的一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法,結(jié)合HS顏色和紋理特征,能夠很好的處理光照和角度變化,提高檢索的精度。
【專利說(shuō)明】
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)檢索的方法。 -種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著監(jiān)控系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用,產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),依靠人眼判斷特定對(duì)象在一段 時(shí)間內(nèi)的活動(dòng)情況,是十分耗時(shí)耗力的工作。因此構(gòu)建一個(gè)有效的目標(biāo)檢索系統(tǒng)有著十分 現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用價(jià)值。目標(biāo)檢索算法是目標(biāo)檢索系統(tǒng)的核心,如何提高目標(biāo)檢索的精度,特別 是目標(biāo)存在光照變化、旋轉(zhuǎn)變化、顏色不鮮艷等情況檢索效果,成為整個(gè)目標(biāo)檢索系統(tǒng)的關(guān) 鍵。
[0003] 現(xiàn)階段最常見(jiàn)的目標(biāo)檢索方法是基于顏色信息的檢索。該方法利用全局和局部顏 色信息在目標(biāo)之間做比對(duì),在光照穩(wěn)定,顏色鮮艷的目標(biāo)檢索效果好,但在光照變化、旋轉(zhuǎn) 變化、顏色不鮮艷等情況目標(biāo)檢索的精度不高。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是在目標(biāo)存在光照變化、旋轉(zhuǎn)變化、顏色不鮮艷等情 況目標(biāo)檢索的精度。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的,本發(fā)明提供了一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征的運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)檢索方法,提高了目標(biāo)檢索的準(zhǔn)確性。
[0006] 本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0007] -種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法,包括:
[0008] 1)提取HS特征,通過(guò)S分量計(jì)算權(quán)值。
[0009] 2)利用積分圖算法提取區(qū)域協(xié)方差矩陣特征。
[0010] 3)目標(biāo)之間HS特征向量的距離使用了巴氏距離。
[0011] 4)目標(biāo)之間區(qū)域協(xié)方差矩陣特征距離使用了矩陣距離。
[0012] 5)利用權(quán)值和距離計(jì)算最終的距離。
【專利附圖】
【附圖說(shuō)明】
[0013] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單的介紹,顯而易見(jiàn)地,下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實(shí)施例,對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講,在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下,還可 以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0014] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例中的目標(biāo)檢索整體流程圖
【具體實(shí)施方式】
[0015] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂,下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施 例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例 僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技 術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于保護(hù)的范圍。
【具體實(shí)施方式】 [0016] 為:
[0017] 1)讀取檢索的目標(biāo)圖像及其掩膜數(shù)據(jù);
[0018] 2)提取目標(biāo)圖像的HS特征(HSV顏色空間)和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征;提取區(qū)域協(xié) 方差特征如下:(a)對(duì)于前景區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像素,計(jì)算如下7個(gè)特征 :
[0019]
【權(quán)利要求】
1. 一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢索方法,其特征在于,所述方法包括 如下步驟:(1)提取檢索目標(biāo)圖像的HS特征(HSV顏色空間)和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征;(2) 根據(jù)步驟(1)中HS特征的S特征計(jì)算權(quán)重;(3)讀取檢索視頻圖像,利用高斯混合模型提取 前景目標(biāo);(4)提取前景目標(biāo)的HS特征和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征;(5)計(jì)算檢索目標(biāo)與前景 目標(biāo)之間的HS特征巴氏距離和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征矩陣距離;(6)根據(jù)步驟(2)的權(quán)值、 步驟(5)的HS特征距離和區(qū)域協(xié)方差矩陣特征矩陣距離計(jì)算最終的距離。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于:所述步驟(2)是根據(jù)顏色飽和度計(jì)算權(quán) 值,顏色飽和度越高,權(quán)值越大,即顏色的信息越重要;反之顏色的信息越不重要。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于:所述步驟(2)和步驟(4)提取的HS特征 能有效抑制光照的影響。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于:所述步驟(1)和步驟(4)提取的區(qū)域協(xié) 方差矩陣特征,區(qū)域協(xié)方差矩陣特征是由7個(gè)特征組合而成,該矩陣特征含有豐富和有效 的顏色、邊界、輪廓等特征信息;它具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性,且能抑制光照的影響。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于:所述步驟(6)計(jì)算的最終距離為:d = (^ω+ο^α-ω);其中&為步驟(5)計(jì)算的巴氏距離,d2為步驟(5)計(jì)算的矩陣距離,ω 為步驟(2)計(jì)算的權(quán)重。
【文檔編號(hào)】G06T7/20GK104156980SQ201410366527
【公開(kāi)日】2014年11月19日 申請(qǐng)日期:2014年7月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月26日
【發(fā)明者】周明輝, 馮琰一, 張少文 申請(qǐng)人:佳都新太科技股份有限公司