文档介绍：单位代码: 10293 密级: 公开
硕士学位论文
论文题目: 基于运动背景相减法的视频异常检测研究
学号 Y006091602
姓名袁丽雁
指导教师王保云教授
学科专业模式识别与智能系统
研究方向图像处理与模式分类
申请学位类别工学硕士
论文提交日期二○一二年二月
南京邮电大学学位论文原创性声明
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南京邮电大学
硕士学位论文摘要
学科、专业:工学模式识别与智能系统
研究方向: 图像处理与模式分类
作者:2009 级研究生袁丽雁
指导教师:王保云教授
题目:基于运动背景相减法的视频异常检测研究
英文题目: Video Anomaly Identification by Motion Background
Subtraction
主题词:像素点,动态提取,事件建模,异常检测,物体定位
Keywords :pixel level, dynamic extraction, event modeling, anomaly
detection, object localization
南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要
摘要
计算机技术与信息技术在人工智能、数字图像处理、模式识别等领域的突飞猛进的发展,
使人们可以利用摄像机来得到转换后的场景中物体图像的数字信号,然后用计算机对它进行
信息处理,实现对视频信息的自动监视。如此,从某种程度上来说就替代了人类繁琐的监视
工作,从而大大减轻了劳动强度,提高了工作效率。
本文提出了一种基于运动背景相减法的视频异常事件检测方法,该方法利用像素点的时
空特性,不需要先对目标进行标签,识别,归类和跟踪,需要的计算量和内存消耗较少,实
时性良好。后续处理中采用改进后的运动历史图像的方法,提高了物体连通性,有利于物体
结构化分割,实现了对异常物体的准确定位。
文中对异常事件的检测,没有针对特定类型,而是将偏离模型一定阈值范围之外的事件
都作为异常进行处理。异常事件检测系统主要分三个步骤完成:运动目标检测、异常事件检
测和异常物体定位。首先,在运动目标检测阶段,我们将利用背景减除法获得的差分图像经
二值化操作检测出视频中的运动目标。然后在异常事件检测阶段,对每一像素点通过时空共
生模型进行建模,利用训练过程取得的正常概率,经阈值比较判断该像素点是否正常。最后,
采用改进后的前后向 MHI 方法对异常检测输出结果在进行图像结构化时产生的不足进行弥
补,定位我们的异常运动物体。
文中的仿真实验通过具体实验效果选择最佳参数值,每一处理步骤都截取了多幅图像来
显示实验效果。通过实验证实,论文中讨论的方法在视频异常检测过程中实时性准确性良好。
关键字:像素点,动态检测,事件建模,异常检测,物体定位
I
南京邮电大学硕士研究生学位论文 Abstract
Abstract
The rapid development puter technology and information technology in the fields of
artificial intelligence, digital image processing and pattern recognition makes