基于多顏色空間和統(tǒng)計(jì)直方圖的場景分類和目標(biāo)檢測研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展,多媒體技術(shù)也日新月異,網(wǎng)絡(luò)娛樂節(jié)目的內(nèi)容形式從由文字和圖片為主逐漸向視頻過渡。網(wǎng)絡(luò)提供給人們享受豐富多彩視頻節(jié)目的同時(shí),也給色情、血腥和暴力等不良視頻的傳播提供了便利。為青少年?duì)I造一個和諧的開放式學(xué)習(xí)平臺成為全社會所關(guān)注的焦點(diǎn)問題。目前,不良信息檢測技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)址、圖片和文字等過濾,對視頻和音頻檢測尚不成熟。不良視頻檢測是一個具有挑戰(zhàn)性的課題,涉及到多學(xué)科和多領(lǐng)域的知識,對其有效快速的檢測成為急需解決

2、的難題。
　　 本文研究的典型場景分類和目標(biāo)檢測是不良視頻檢測中的基礎(chǔ)性工作,不良視頻通常都是在特定場景下發(fā)生的,由不同對象或者不同對象視角等相關(guān)鏡頭組成。場景分類將有助于理解視頻內(nèi)容,使視頻內(nèi)容分析工作更具有針對性。準(zhǔn)確的分類便于確定事件發(fā)生的場合類型,從而指導(dǎo)調(diào)整視頻的敏感度。尤其是室內(nèi)場景,則需要特別關(guān)注。目標(biāo)進(jìn)出場景檢測有助于分析同一場景中各個鏡頭的有關(guān)統(tǒng)計(jì)信息之間的關(guān)聯(lián)性。目前,課題組在鏡頭分割和視頻風(fēng)格分類上取得較好

3、的效果。鏡頭分割和場景分割是視頻分析的基礎(chǔ),鏡頭分割的準(zhǔn)確度將直接影響典型場景分類精度。視頻風(fēng)格分類對視頻的整體顏色風(fēng)格進(jìn)行判斷,便于有針對性的調(diào)整膚色模型等。
　　 本文重點(diǎn)研究不良視頻檢測中的幾個基礎(chǔ)性問題,主要研究內(nèi)容如下:
　　 1、完善多顏色空間視頻綜合分析平臺。平臺可以顯示打開的視頻,通過選擇不同的顏色空間分量,實(shí)時(shí)顯示和計(jì)算每幀圖像的單幀直方圖、差分直方圖和場均直方圖等。場均直方圖主要用于場景的分類,場景分

4、類模塊可以提取其峰參數(shù)特征,實(shí)現(xiàn)場景分類。差分直方圖主要用于目標(biāo)檢測,目標(biāo)檢測模塊可以統(tǒng)計(jì)相鄰幀或相隔幾幀的直方圖的差值,設(shè)定差值閾值實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。本平臺還可以用于檢測鏡頭切換、視頻風(fēng)格分類和有效顏色分量選擇等。
　　 2、基于多顏色綜合分析平臺實(shí)現(xiàn)視頻典型場景的分類。典型場景往往包含多個鏡頭,而這些鏡頭通常會涵蓋場景中的各個方面;于是我們提出一種新的直方圖,它是由視頻場景中所有幀圖像的某種顏色直方圖累計(jì)后獲得的,具有非常好的穩(wěn)

5、定性,基本可以反映該典型場景的獨(dú)特本質(zhì);而不同場景的該直方圖,通常存在差異。為了應(yīng)用方便,對于累計(jì)求和之后的直方圖進(jìn)行平均,簡稱為場均直方圖,它可以簡便和有效地描述場景。本文對直方圖多峰參數(shù)提取方法做了改進(jìn),利用相關(guān)分類規(guī)則實(shí)現(xiàn)室外場景分類和室內(nèi)場景的風(fēng)格描述,并取得了較好的效果。
　　 3、基于多顏色空間綜合平臺和幀間差直方圖實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。視頻中的場景往往是緩慢變化的,目標(biāo)是經(jīng)常變化的。體現(xiàn)在直方圖上,當(dāng)沒有目標(biāo)進(jìn)出場景時(shí),相