人體生理活動(dòng)監(jiān)控視頻中的關(guān)鍵事件檢測(cè).pdf

1、由可穿戴設(shè)備獲取的人體生理監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)數(shù)量巨大,為醫(yī)學(xué)研究提供了充足的真實(shí)樣本和案例,但是也為數(shù)據(jù)的分析和查找?guī)砹死щy。本文以可穿戴視頻傳感器拍攝的人體生理活動(dòng)監(jiān)控錄像為研究對(duì)象,結(jié)合美國健康研究所對(duì)人類能量攝入和消耗進(jìn)行監(jiān)控和分析的應(yīng)用目的,研究了對(duì)于這種非常規(guī)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析的方法,主要包括以下三個(gè)方面:
　　 (一)視頻結(jié)構(gòu)化方法
　　 針對(duì)可穿戴視頻攝像頭拍攝的監(jiān)控視頻“無鏡頭”的特點(diǎn),提出了一種基于全局運(yùn)

2、動(dòng)特征的視頻分割方法。該方法利用運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)估計(jì)幀間全局運(yùn)動(dòng),利用雙窗口和變長窗口的分割點(diǎn)檢測(cè)方法,根據(jù)視頻全局運(yùn)動(dòng)的頻率變化對(duì)視頻進(jìn)行分割。之后使用基于顏色直方圖相似度的關(guān)鍵幀檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵幀提取。
　　 (二)運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法
　　 利用可穿戴視頻攝像頭拍攝的錄像對(duì)人的運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行檢測(cè)和常規(guī)的監(jiān)控錄像不同。運(yùn)動(dòng)主體由于佩戴攝像頭,所以不會(huì)出現(xiàn)在視頻圖像中。由于人的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了攝像頭的運(yùn)動(dòng),繼而導(dǎo)致視頻序列間呈現(xiàn)相應(yīng)的全局

3、運(yùn)動(dòng),因此,本文設(shè)計(jì)了一種視頻序列全局運(yùn)動(dòng)特征描述子GMoV(Global Motion of Video),利用支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)對(duì)走路、跑步、上下樓等簡單運(yùn)動(dòng)的識(shí)別。
　　 (三)飲食事件檢測(cè)
　　 飲食事件是能量攝入的關(guān)鍵事件,本文通過判斷關(guān)鍵幀中是否含有盤子的進(jìn)行飲食事件檢測(cè)。由于在復(fù)雜環(huán)境和特殊的拍攝角度下,盤子缺失和遮擋嚴(yán)重,因此本文提出了一種基于輪廓分割、過濾、凸性組合的橢圓檢測(cè)方法,通過建立圖像數(shù)學(xué)