【摘 要】
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本文针对计算机视觉中的一项重要课题,即视频中的特征提取和描述问题展开了研究。为了充分发掘和利用视频中的表观和运动变化信息,本文利用几何代数这一简便高效的数学工具,对视频图像的特征提取和描述算法展开了深入研究。其主要研究内容包括:1)提出了一种基于视频表观与运动信息的UMAMV-SURF（Speeded-up robust features based on a unified model of a
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本文针对计算机视觉中的一项重要课题,即视频中的特征提取和描述问题展开了研究。为了充分发掘和利用视频中的表观和运动变化信息,本文利用几何代数这一简便高效的数学工具,对视频图像的特征提取和描述算法展开了深入研究。其主要研究内容包括:1)提出了一种基于视频表观与运动信息的UMAMV-SURF（Speeded-up robust features based on a unified model of appearance and motion-variation）特征提取算法。本文首先以几何代数为数学框架,在几何代数视频表观与运动信息统一模型（unified model of appearance and motion-variation,UMAMV）的基础上,首先计算了视频图像UMAMV模型上的积分视频,然后构建UMAMV模型下积分视频中的Hessian矩阵来求取局部极大值。为简化构建Hessian矩阵中高斯二阶微分与积分视频的卷积运算,本文针对UMAMV模型设计了一种三维盒子滤波器。通过盒子滤波器和积分视频将高斯二阶微分与视频的卷积运算简化为简单的加减运算,降低了算法的计算复杂度,并且通过改变盒子滤波器的大小构建视频UMAMV模型上的尺度空间,以保证特征点的尺度不变性。最后用3D非极大值抑制的方法来提取UMAMV-SURF特征点。实验结果表明本文算法提取出的特征点不仅能够反映视频空域上的局部信息还能很好的反映时域上的运动信息。2)提出了一种基于视频表观与运动信息的UMAMV-SURF特征描述算法。首先在UMAMV模型上对特征点邻域分别在空域和时域方向上计算Haar小波响应值,然后计算得出特征点在UMAMV模型上的主方向,并根据特征点的主方向对特征点坐标和响应值进行旋转以保证特征点的方向不变性。最后通过统计Haar小波在视频UMAMV模型上的响应值以及归一化得到特征点的描述矢量。实验结果表明本文所提出的UMAMV-SURF特征描述算法不仅减少了算法的计算时间,还提升了视频行为识别的准确率。3)提出一种基于视频表观与运动信息的视频UMAMV-TSI3D（A new Two Stream Inflated 3D ConvNet based on a Unified Model of Appearance and Motion-Variation information）网络。首先将UMAMV模型中的运动信息分解成x和y两个方向上的运动分量并组成两个独立的图片通道。然后将UMAMV模型中表观信息和分解后的运动信息结合I3D（Inflated 3D ConvNet）网络组成UMAMV-TSI3D网络中的表观信息I3D网络和运动信息I3D网络。两个网络训练各自的网络模型并分别得出其各自的预测结果,对上述预测结果进行融合以获得最后的结果。实验结果表明在网络中加入视频中的运动信息能有效的提高算法的识别准确率。
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