本发明专利技术公开了一种基于颜色和区域协方差矩阵的运动目标检索方法，及其在计算机视觉领域应用。该方法首先提取掩膜下目标的HS特征和区域协方差矩阵特征，并根据S分量计算权值；其次对检索视频利用高斯混合模型提取前景，根据检索目标的大小对前景进行过滤，并缩放到检索目标的大小；再次对前景目标提取HS特征和区域协方差特征，并计算检索目标与前景目标的HS特征距离和协方差矩阵距离；然后根据权值、HS特征距离和协方差矩阵距离计算最终的距离。最后当最终的距离小于给定阈值时，对阈值进行升序排序并输出。本发明专利技术公开的一种基于颜色和区域协方差矩阵的运动目标检索方法，结合HS颜色和纹理特征，能够很好的处理光照和角度变化，提高检索的精度。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，及其在计算机视觉领域应用。该方法首先提取掩膜下目标的HS特征和区域协方差矩阵特征，并根据S分量计算权值；其次对检索视频利用高斯混合模型提取前景，根据检索目标的大小对前景进行过滤，并缩放到检索目标的大小；再次对前景目标提取HS特征和区域协方差特征，并计算检索目标与前景目标的HS特征距离和协方差矩阵距离；然后根据权值、HS特征距离和协方差矩阵距离计算最终的距离。最后当最终的距离小于给定阈值时，对阈值进行升序排序并输出。本专利技术公开的，结合HS颜色和纹理特征，能够很好的处理光照和角度变化，提高检索的精度。【专利说明】
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于颜色和区域协方差矩阵的运动目 标检索的方法。 -种基于颜色和区域协方差矩阵的运动目标检索方法
技术介绍
随着监控系统的大规模应用，产生了海量的数据，依靠人眼判断特定对象在一段 时间内的活动情况，是十分耗时耗力的工作。因此构建一个有效的目标检索系统有着十分 现实的应用价值。目标检索算法是目标检索系统的核心，如何提高目标检索的精度，特别 是目标存在光照变化、旋转变化、颜色不鲜艳等情况检索效果，成为整个目标检索系统的关 键。 现阶段最常见的目标检索方法是基于颜色信息的检索。该方法利用全局和局部颜 色信息在目标之间做比对，在光照稳定，颜色鲜艳的目标检索效果好，但在光照变化、旋转 变化、颜色不鲜艳等情况目标检索的精度不高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是在目标存在光照变化、旋转变化、颜色不鲜艳等情 况目标检索的精度。 为实现上述专利技术目的，本专利技术提供了一种基于颜色和区域协方差矩阵特征的运动 目标检索方法，提高了目标检索的准确性。 本专利技术采用如下技术方案： -种基于颜色和区域协方差矩阵的运动目标检索方法，包括： 1)提取HS特征，通过S分量计算权值。 2)利用积分图算法提取区域协方差矩阵特征。 3)目标之间HS特征向量的距离使用了巴氏距离。 4)目标之间区域协方差矩阵特征距离使用了矩阵距离。 5)利用权值和距离计算最终的距离。 【专利附图】【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可 以根据这些附图获得其他的附图。 图1为本专利技术实施例中的目标检索整体流程图 【具体实施方式】 为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本专利技术实施 例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例 仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技 术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于保护的范围。 【具体实施方式】 为： 1)读取检索的目标图像及其掩膜数据； 2)提取目标图像的HS特征（HSV颜色空间）和区域协方差矩阵特征；提取区域协 方差特征如下：(a)对于前景区域内的每个像素，计算如下7个特征 ： 【权利要求】1. ，其特征在于，所述方法包括 如下步骤：（1)提取检索目标图像的HS特征（HSV颜色空间）和区域协方差矩阵特征；（2) 根据步骤（1)中HS特征的S特征计算权重；(3)读取检索视频图像，利用高斯混合模型提取 前景目标；(4)提取前景目标的HS特征和区域协方差矩阵特征；（5)计算检索目标与前景 目标之间的HS特征巴氏距离和区域协方差矩阵特征矩阵距离；（6)根据步骤（2)的权值、 步骤（5)的HS特征距离和区域协方差矩阵特征矩阵距离计算最终的距离。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（2)是根据颜色饱和度计算权 值，颜色饱和度越高，权值越大，即颜色的信息越重要；反之颜色的信息越不重要。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（2)和步骤（4)提取的HS特征 能有效抑制光照的影响。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（1)和步骤（4)提取的区域协 方差矩阵特征，区域协方差矩阵特征是由7个特征组合而成，该矩阵特征含有丰富和有效 的颜色、边界、轮廓等特征信息；它具有尺度不变性、旋转不变性，且能抑制光照的影响。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（6)计算的最终距离为：d = (^ω+ο^α-ω);其中&为步骤（5)计算的巴氏距离，d2为步骤（5)计算的矩阵距离，ω 为步骤（2)计算的权重。【文档编号】G06T7/20GK104156980SQ201410366527【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年7月26日 优先权日:2014年7月26日 【专利技术者】周明辉, 冯琰一, 张少文 申请人:佳都新太科技股份有限公司本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于颜色和区域协方差矩阵的运动目标检索方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)提取检索目标图像的HS特征(HSV颜色空间)和区域协方差矩阵特征；(2)根据步骤(1)中HS特征的S特征计算权重；(3)读取检索视频图像，利用高斯混合模型提取前景目标；(4)提取前景目标的HS特征和区域协方差矩阵特征；(5)计算检索目标与前景目标之间的HS特征巴氏距离和区域协方差矩阵特征矩阵距离；(6)根据步骤(2)的权值、步骤(5)的HS特征距离和区域协方差矩阵特征矩阵距离计算最终的距离。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：周明辉，冯琰一，张少文，
申请(专利权)人：佳都新太科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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