Nội dung báo
cáo
I : Tổng quan về xử lí video.
II : Phương pháp phát hiện đối tượng
chuyển động trong video.
III : Thử nghiệm phát hiện đối tượng đột
nhập.
I. Tổng quan về xử lí video
1.Cấu trúc phân đoạn của video
Biểu diễn video dựa trên đối tượng
video
Shot 1
Shot 2
Shot n
object 1
object 2
object n
Region 1
Region 2
Region n
Color, texture, shap
Feature Motion, trajectotry
Spatial,temporal, stuctures
4 đặc trưng cơ bản của video là : color(màu), texture(kết
cấu), shap(hình dáng), motion(chuyển động)
1.Kỹ thuật trừ ảnh
•Dựa vào so sánh điểm ảnh
Tính tổng toàn bộ những thay đổi khác nhau về
cường độ điểm ảnh giữa hai khung hình D(f1, f2)
* Một phương pháp được Otsuji đề xuất :
- Đếm các số điểm ảnh có thay đổi lớn hơn một
ngưỡng T1
- So sánh tổng đó với ngưỡng khác T2.
- Với ảnh màu RGB, tính tổng có trọng số các sai khác
của ba giá trị Red, Green và Blue của các điểm ảnh
•Dựa vào khối
Mỗi khung hình được chia thành b khối. Các khối khung
hình f1 được so sánh với các khối khung hình f2
• Shahrara chia khung hình thành 12 khối và tìm
miền thích hợp cho mỗi miền ở khung bên kia.
+ Áp dụng kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh cho
từng miền để tính độ sai khác.
+ Tính tổng có trọng số của các chênh lệch cho ta
kết quả D cuối cùng.
•Dựa vào so sánh biểu đồ
Có thể dùng biểu đồ màu hoặc biểu đồ mức xám
- Biểu đồ toàn cục
- Biểu đồ cục bộ
* Biểu đồ toàn cục
Phương pháp đơn giản nhất là tính tổng sự sai khác
các cột của biểu đồ
Hn là biểu đồ mức xám của ảnh thứ n
k là giá trị hợp lí của mức xám G
• Swain và Ballard lại sử dụng sự giao nhau của
biểu đồ được so sánh
• Vùng biểu đồ chung nhau, phần gạch chéo
hoặc
• Độ chênh lệch biểu đồ hai khung hình theo công thức
* Nhược điểm:
o Hai ảnh có cùng biểu đồ màu nhưng nội dung
khác nhau
o Những vùng cảnh nhỏ khi thay đổi vẫn gây
chú ý nhưng không đóng vai trò quan trọng
trong biểu đồ, rất dễ bị bỏ qua tiến hành kĩ
thuật trừ ảnh
* Biểu đồ cục bộ
Kết hợp trừ ảnh dựa vào biểu đồ và kĩ thuật trừ ảnh
dựa vào phân khối
- Chia khung thành b khối, đánh số từ 1 đến b
- So sánh biểu đồ các khối tương ứng
- Tính tổng chênh lệch để có kết quả trừ ảnh cuối
cùng
Trong đó
•Phát hiện chuyển động dựa vào tổng hợp
nhiều đặc trưng
Chia ảnh thành các miền rồi so sánh các đại lượng thống
kê điểm ảnh của các miền đó. Chia 2 loại thống kê:
o Thống kê tỷ lệ số điểm ảnh thay đổi trên toàn bộ
khung hình. sử dụng một giá trị d là ngưỡng sai khác
được tính giữa hai điểm ảnh tương ứng.
o Thống kê cho từng miền (dùng biểu đồ…)
II. Phương pháp phát hiện đối tượng
chuyển động trong video
1.Trừ nền
So sánh mỗi khung được với mô hình tham chiếu(mô hình
nền).
Video
Frames
Delay
Preprocessin
g
Backgroun
d
Foregroun
d
Modeling
Detection
Data
Validatio
n
Background Subtraction
Foregroun
d
Masks
1.Phát hiện chuyển động dựa vào sự biến thiên
cục bộ của vectơ kết cấu SP
- Các ảnh trong video được chia thành chuỗi những
hình vuông rời rạc NBLOCK× NBLOCK . So sánh các khối
vuông trong các frame liên tiếp tại cùng một vị trí video
thu được các khối SP 3D.
- Biểu diễn các khối bằng các vector N- chiều bi,j,t với chỉ
số không gian ( i,j )và tại thời điểm t.
Rút gọn số chiều bi,j,t sử dụng ma trận chiếu PCA PKi,j :
b*i,j,t= PKi,j bi,j,t
- Với mỗi vị trí (x,y) xét các vectơ
Vx,y,t-w, Vx,y,t-w+1,…, Vx,y,t,…, Vx,y,t+w
vi,j,t = b*i,j,t là vectơ kết cấu SP
- Tính ma trận hiệp phương sai Cx,y,t, gán giá trị tại
vị trí video SP đã cho bởi giá trị biến thiên cục bộ
gọi là độ đo chuyển động
giá trị riêng lớn nhất của Cx,y,t
• Một đối tượng chuyển động :
meanrw-meanl>C1 * stdl
C1 là hằng số
meanl là giá trị trung bình
stdl là độ lệch chuẩn cho mọi mm(x,y,s) với s=1,…,t-1.
III. Thử nghiệm phát hiện
đối tượng đột nhập
•Mô tả bài toán
- Dữ liệu đầu vào là một đoạn video.
- Đầu ra : Đoạn video có khoanh vùng đối tượng chuyển
động.
•Môi trường thực nghiệm
- Phần cứng: Máy tính P4, 1.8Ghz, 512Mb Ram
Card màn hình 32Mb.
- Phần mềm: Ngôn ngữ lập trình C# (Visual Studio
•Một số giao diệnGiao diện chính của
chương trình
Các kết quả thu được
Nhược điểm
- Xem thêm -