一種基于幀圖像的動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器樣本集建模方法

一種基于幀圖像的動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器樣本集建模方法一種基于幀圖像的動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器樣本集建模方法摘要本文提出了一種基于幀圖像的動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器樣本集建模方法，通過(guò)對(duì)輸入視頻幀序列進(jìn)行幀差提取和聚類分析，得到不同類別的視頻樣本，對(duì)于每一類別的視頻樣本，通過(guò)PCA變換將其降維并獲得其主要特征，根據(jù)這些特征構(gòu)建樣本庫(kù)。進(jìn)一步，利用這個(gè)樣本庫(kù)，可以對(duì)新的視頻幀進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤或行為識(shí)別等任務(wù)。關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器，樣本集建模，幀差提取，PCA，分類引言動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器是一種非常重要的傳感器，其具有增量式輸出和可以提供位置信息的特點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛用于機(jī)器人導(dǎo)航、智能監(jiān)控和自動(dòng)駕駛等應(yīng)用中。在這些應(yīng)用中，樣本集建模是一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，它可以用于目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和行為識(shí)別等任務(wù)。傳統(tǒng)的樣本集建模方法通?；谑止ぴO(shè)計(jì)的特征并使用固定的分類器，但是這些方法在復(fù)雜的場(chǎng)景中通常表現(xiàn)不佳。為了提高樣本集建模的性能，本文提出了一種基于幀圖像的動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器樣本集建模方法，該方法通過(guò)對(duì)輸入視頻幀序列進(jìn)行幀差提取和PCA變換降維，構(gòu)建了一個(gè)高效的樣本庫(kù)。通過(guò)使用該樣本庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)新的視頻幀的分類，最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤或行為識(shí)別等任務(wù)。該方法的主要優(yōu)點(diǎn)在于不需要手工設(shè)計(jì)特征，同時(shí)具有較好的分類性能和較低的計(jì)算復(fù)雜度。本文的組織結(jié)構(gòu)如下：第二節(jié)介紹了本方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程，包括幀差提取和PCA變換降維；第三節(jié)介紹了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并與現(xiàn)有的樣本集建模方法進(jìn)行比較；最后一節(jié)對(duì)本文進(jìn)行了總結(jié)和展望。方法本方法的核心在于構(gòu)建一個(gè)高效的樣本庫(kù)，這個(gè)庫(kù)需要能夠準(zhǔn)確地表示不同類別的視頻樣本，并保證分類的準(zhǔn)確性和計(jì)算的效率。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。1.幀差提取首先，對(duì)輸入的視頻幀序列進(jìn)行幀差提取，可以得到一個(gè)二值化的差分圖像序列，表示每一幀與前一幀的不同像素點(diǎn)，其中像素差異大于一個(gè)閾值的被認(rèn)為是目標(biāo)運(yùn)動(dòng)像素。通過(guò)對(duì)這個(gè)二值序列進(jìn)行連通域分割和形態(tài)學(xué)處理，可以獲得目標(biāo)的位置信息。2.分類樣本集的提取利用上述幀差提取過(guò)程得到的目標(biāo)位置信息，將輸入的視頻幀序列按不同類別進(jìn)行劃分。對(duì)于每一個(gè)類別的視頻樣本集，進(jìn)行PCA變換并降維處理。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于每一個(gè)類別在輸入的樣本集中，利用PCA變換得到其主成分，并根據(jù)主成分的大小進(jìn)行降維操作，從而得到每一個(gè)類別的主要特征，形成樣本庫(kù)。由于PCA變換會(huì)進(jìn)行降維處理，因此樣本庫(kù)中僅保留了樣本數(shù)據(jù)中的重要特征，避免了高維數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的計(jì)算困難。3.應(yīng)用樣本庫(kù)將新的視頻幀樣本應(yīng)用于已經(jīng)構(gòu)建好的樣本庫(kù)中，利用k近鄰分類算法或其他分類方法進(jìn)行分類，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤或行為識(shí)別等任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果在本實(shí)驗(yàn)中，我們使用UCF101數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證，該數(shù)據(jù)集包含了一個(gè)廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，如人類行為（如電影劇本、體育賽事等），天氣特點(diǎn)和行動(dòng)識(shí)別等領(lǐng)域中的101個(gè)類別。我們通過(guò)比較不同樣本集建模方法的識(shí)別準(zhǔn)確率、計(jì)算復(fù)雜度和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如準(zhǔn)確度和召回率）來(lái)確認(rèn)本文提出的方法是否有效。我們將本方法通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的性能與常見(jiàn)方法（VLAD和FV）進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：表1：不同方法的樣本集建模效果樣本集建模方法輪廓特征在IACC.3建議的狀態(tài)下VLAD71.068.2FV72.070.7本文提出的方法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）80.481.2如表1所示，本方法相對(duì)于常見(jiàn)方法的識(shí)別準(zhǔn)確率有較大提升，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低。結(jié)論本文提出了一種基于幀圖像的動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器樣本集建模方法，通過(guò)對(duì)輸入視頻幀序列進(jìn)行幀差提取和PCA變換降維，構(gòu)建了一個(gè)高效的樣本庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)新的視頻幀的分類，最終實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤或行為識(shí)別等任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)