一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運動目標(biāo)檢索方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運動目標(biāo)檢索方法，及其在計算機(jī)視覺領(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分量計算權(quán)值；其次對檢索視頻利用高斯混合模型提取前景，根據(jù)檢索目標(biāo)的大小對前景進(jìn)行過濾，并縮放到檢索目標(biāo)的大??；再次對前景目標(biāo)提取HS特征和區(qū)域協(xié)方差特征，并計算檢索目標(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)方差矩陣距離計算最終的距離。最后當(dāng)最終的距離小于給定閾值時，對閾值進(jìn)行升序排序并輸出。本發(fā)明公開的一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運動目標(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。
【專利說明】
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺領(lǐng)域，尤其涉及一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運動目 標(biāo)檢索的方法。 -種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運動目標(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象在一段 時間內(nèi)的活動情況，是十分耗時耗力的工作。因此構(gòu)建一個有效的目標(biāo)檢索系統(tǒng)有著十分 現(xiàn)實的應(yīng)用價值。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，成為整個目標(biāo)檢索系統(tǒng)的關(guān) 鍵。
[0003] 現(xiàn)階段最常見的目標(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，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)方差矩陣特征的運動 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)方差矩陣的運動目標(biāo)檢索方法，包括：
[0008] 1)提取HS特征，通過S分量計算權(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)值和距離計算最終的距離。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可 以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0014] 圖1為本發(fā)明實施例中的目標(biāo)檢索整體流程圖

【具體實施方式】
[0015] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面將結(jié)合本發(fā)明實施 例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例 僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技 術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于保護(hù)的范圍。

【具體實施方式】 [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)對于前景區(qū)域內(nèi)的每個像素，計算如下7個特征 ：
[0019]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于顏色和區(qū)域協(xié)方差矩陣的運動目標(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)計算的最終距離為：d = (^ω+ο^α-ω);其中&為步驟（5)計算的巴氏距離，d2為步驟（5)計算的矩陣距離，ω 為步驟（2)計算的權(quán)重。
【文檔編號】G06T7/20GK104156980SQ201410366527
【公開日】2014年11月19日 申請日期: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 申請人:佳都新太科技股份有限公司