基于視頻編碼的多行人運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、基于視頻編碼的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)其實(shí)就是針對(duì)于壓縮域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。目前的壓縮域分割研究主要針對(duì)兩種最為廣泛的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn):MPEG-2和H.264。大多數(shù)的行人檢測(cè)和跟蹤技術(shù)稱(chēng)為像素域中的算法，從根本上利用原始像素?cái)?shù)據(jù)，以保證對(duì)象軌跡的精度。然而，他們往往會(huì)引起較高的計(jì)算復(fù)雜性這是致命的大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)在實(shí)時(shí)操作中的缺點(diǎn)。此外，大部分在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)囊曨l內(nèi)容不是原創(chuàng)像素?cái)?shù)據(jù)而是通過(guò)壓縮編碼如H.264排序的比特流，以提高通信效率。
　　與

2、此相反，在壓縮域中算法可以通過(guò)編碼的信息顯著降低計(jì)算復(fù)雜度，例如運(yùn)動(dòng)向量和DCT系數(shù)。在壓縮域內(nèi)進(jìn)行視頻對(duì)象分割，與像素域內(nèi)的分割方法相比更適合實(shí)際應(yīng)用的需要。鑒于實(shí)際應(yīng)用中的大多數(shù)視頻序列已經(jīng)壓縮為某種格式，直接在壓縮域內(nèi)進(jìn)行視頻對(duì)象分割，可免除對(duì)壓縮視頻進(jìn)行完全解碼;而且，從壓縮視頻中僅通過(guò)熵編碼提取出的運(yùn)動(dòng)矢量(motion vector)和DCT系數(shù)，可直接用作對(duì)象分割所需要的運(yùn)動(dòng)特征和紋理特征，這些在宏塊(macroblock

3、)或塊(block)級(jí)別上提取的特征使得所需處理的數(shù)據(jù)量要比像素域少很多，從而顯著降低了分割算法的計(jì)算量。因此，從壓縮域分割視頻對(duì)象具有快速的特點(diǎn)，適合具有實(shí)時(shí)性要求的應(yīng)用場(chǎng)合，可解決像素域分割方法難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)分割的要求，但想要達(dá)到像素級(jí)的分割精度，通常還要將對(duì)象中的邊界塊完全解碼后在像素域內(nèi)進(jìn)行邊緣細(xì)化等處理工作。
　　本文在壓縮域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤領(lǐng)域基于H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)提出了一些好的算法。其中選取兩種方法進(jìn)行研究:通過(guò)分析