基于灰階遷移統(tǒng)計(jì)法的背景模型自適應(yīng)更新方法研究.pdf

1、在智能視頻監(jiān)控技術(shù)中背景建模是一項(xiàng)位于底層的關(guān)鍵技術(shù),其性能將直接決定上層各種智能視頻分析功能的可實(shí)現(xiàn)性及魯棒性。對(duì)背景建模技術(shù)的研究近十年來(lái)一直是視頻分析與安防監(jiān)控領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn),因此開展與背景建模相關(guān)的研究具有重要理論意義和實(shí)際工程意義。目前,大多數(shù)背景建模方法在實(shí)用化程度上仍存在不足,具體表現(xiàn)為無(wú)法應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)監(jiān)控場(chǎng)景的復(fù)雜多樣性,其核心問(wèn)題在于:已構(gòu)建的背景模型無(wú)法快速有效地學(xué)習(xí)場(chǎng)景在時(shí)空維度上的各種隨機(jī)性變化。于是,對(duì)背景模

2、型自適應(yīng)更新問(wèn)題的研究成為背景建模技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵一步。現(xiàn)有的主流背景模型自適應(yīng)更新方法存在以下不足:需人工設(shè)置背景模型的初始學(xué)習(xí)率,自適應(yīng)性有待提升;背景模型學(xué)習(xí)率的調(diào)控策略依賴于具體的背景模型,通用性不高;逐點(diǎn)式地計(jì)算背景模型學(xué)習(xí)率,運(yùn)算效率低。為克服傳統(tǒng)方法的上述不足,本論文提出了一種新穎的背景模型自適應(yīng)更新方法。主要研究?jī)?nèi)容包括：
　?、偈芪锢韺W(xué)中原子能級(jí)躍遷模型啟發(fā),論文提出將視頻中像素灰度變化理解為像素點(diǎn)樣本在不同灰階

3、(即光強(qiáng)能級(jí))間發(fā)生了遷移,進(jìn)而提出了以視頻灰階為對(duì)象提取視頻變化統(tǒng)計(jì)信息的視頻低層數(shù)據(jù)挖掘新范式——灰階遷移統(tǒng)計(jì)法。相比于傳統(tǒng)視頻低層數(shù)據(jù)挖掘三大范式(即像素點(diǎn)分析范式、區(qū)域分析范式和子空間分析范式),灰階遷移統(tǒng)計(jì)法能夠從監(jiān)控視頻中挖掘出傳統(tǒng)范式所無(wú)法獲得的獨(dú)特統(tǒng)計(jì)信息,該統(tǒng)計(jì)信息被證明可有效地用于控制背景模型的自適應(yīng)更新過(guò)程。
　?、卺槍?duì)傳統(tǒng)背景模型自適應(yīng)更新方法的不足,提出了一種基于灰階遷移統(tǒng)計(jì)法的全局化背景模型自適應(yīng)更新方

4、法。該方法對(duì)視頻中全局場(chǎng)景進(jìn)行灰階遷移統(tǒng)計(jì),生成一種被稱為全局灰階遷移概率圖的二維離散概率分布函數(shù),然后將全局灰階遷移概率圖作為在線學(xué)習(xí)率查詢表,以查表方式快速獲取背景模型更新所需的學(xué)習(xí)率。該方法有以下優(yōu)點(diǎn)：無(wú)需人工設(shè)置初始學(xué)習(xí)率,自適應(yīng)程度高；學(xué)習(xí)率的產(chǎn)生不依賴具體背景模型,通用性好；學(xué)習(xí)率的產(chǎn)生由快速查表方式實(shí)現(xiàn),運(yùn)算效率高。實(shí)驗(yàn)表明,該方法可有效提高背景模型的自適應(yīng)性與魯棒性。
　　③對(duì)于某些具有復(fù)雜局部動(dòng)態(tài)性的監(jiān)控場(chǎng)景,由

5、計(jì)算出的全局灰階遷移概率圖可能出現(xiàn)誤差。為此,通過(guò)對(duì)全局化背景模型自適應(yīng)更新方法進(jìn)行改進(jìn),論文提出了一種基于灰階遷移統(tǒng)計(jì)法的區(qū)域化背景模型自適應(yīng)更新方法。該方法包含以下關(guān)鍵步驟：自適應(yīng)的場(chǎng)景動(dòng)態(tài)性估計(jì)；基于場(chǎng)景動(dòng)態(tài)性的自適應(yīng)場(chǎng)景區(qū)域分割；對(duì)不同的場(chǎng)景區(qū)域分別進(jìn)行灰階遷移統(tǒng)計(jì),生成對(duì)應(yīng)的區(qū)域灰階遷移概率圖；將區(qū)域灰階遷移概率圖作為對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)背景模型學(xué)習(xí)率的查詢表。實(shí)驗(yàn)表明,區(qū)域化的方法能夠有效地克服全局化方法存在的不足。
　?、墚?dāng)場(chǎng)

6、景中出現(xiàn)某些特殊事件(例如出現(xiàn)遺留物),在提出的區(qū)域化背景模型自適應(yīng)更新方法將可能在特殊事件區(qū)域內(nèi)失效。為此,論文提出了一種基于灰階遷移統(tǒng)計(jì)法的特殊事件區(qū)域背景模型自適應(yīng)更新方法,其由兩部分組成：基于灰階遷移概率圖的非參數(shù)化特殊事件區(qū)域檢測(cè)與分割；基于人類進(jìn)行拼圖游戲時(shí)的視覺感知機(jī)制對(duì)特殊事件區(qū)域內(nèi)的背景模型進(jìn)行自適應(yīng)更新。最后,上述特殊事件區(qū)域背景模型自適應(yīng)更新方法被整合到提出的區(qū)域化背景模型自適應(yīng)更新方法中,從而有效地改進(jìn)了區(qū)域化背