一种视频图像提取及识别方法与系统技术方案

本发明专利技术提出了一种视频图像提取及识别方法与系统，包括数据库，用于保存视频图像训练集；训练集处理模块，用于从数据库中获取视频图像训练集，并将它们向量化，根据总体复散度矩阵,通过奇异值分解的方法求出一组正交的特征向量，并选取前100个最大的特征值及其对应的特征向量；视频图像背景去除模块，用于使用图像背景去雾方式对视频图像中不相关的背景进行处理，处理后的图像保留需要识别的视频图像，记为第一待识别图像，并将所述第一待识别图像发送给视频图像检测模块；视频图像检测模块，对从视频图像背景去除模块接收到的第一待识别图像进行处理，确定所述第一待识别图像的变换空间投影特征值，并进一步提取其特征；视频识别模块，采用欧氏距离的最近邻分类器进行视频识别，并输出识别结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频领域，特别涉及一种采用计算机图形图像处理以及模式识别技术的视频图像提取及识别方法与系统。
技术介绍
视频识别是基于视频图像特征信息进行识别的一种识别技术，近年来已经在一些领域取得了应用，例如视频识别可以应用于门禁系统、考勤系统、智能手机等等。在视频识别技术中，主要有两个步骤：从待识别视频图像中提取特征向量；将特征向量与数据库中图像的特征向量进行对比获得识别结果。其中，第一个步骤直接影响视频识别结果的准确性。在现有技术中，视频识别算法很多，但都无法保证适应于所有样本，从而影响视频识别的准确性。局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)由Ojala提出，在图像局部邻域内度量像素值大小并提取纹理信息，对光照变化具有鲁棒性。其计算简便、抗光照干扰、判别能力强，被广泛应用于光照变化下的人脸识别。但当光照剧烈变化时，LBP无法表示变化的剧烈程度，因此可靠性大幅下降，在此基础上Tan等人又提出了局部三值模式(LocalTernaryPattern,LTP)。LTP算子对LBP算子进行改进，采用三值编码，以提高整个特征空间的分类能力。在一个3×3的窗口，自定义阈本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频图像提取及识别系统，其特征在于，所述视频图像提取及识别系统包括如下组成部分：数据库，用于保存视频图像训练集；训练集处理模块，用于从数据库中获取视频图像训练集，并将它们向量化，根据总体复散度矩阵,通过奇异值分解的方法求出一组正交的特征向量，并选取前100个最大的特征值及其对应的特征向量；视频图像背景去除模块，用于使用图像背景去雾方式对视频图像中不相关的背景进行处理，处理后的图像保留需要识别的视频图像，记为第一待识别图像，并将所述第一待识别图像发送给视频图像检测模块；视频图像检测模块，对从视频图像背景去除模块接收到的第一待识别图像进行处理，确定所述第一待识别图像的变换空间投影特征值，并进一...

【技术特征摘要】
1.一种视频图像提取及识别系统，其特征在于，所述视频图像提取及识别系统包括如下组成部分：数据库，用于保存视频图像训练集；训练集处理模块，用于从数据库中获取视频图像训练集，并将它们向量化，根据总体复散度矩阵,通过奇异值分解的方法求出一组正交的特征向量，并选取前100个最大的特征值及其对应的特征向量；视频图像背景去除模块，用于使用图像背景去雾方式对视频图像中不相关的背景进行处理，处理后的图像保留需要识别的视频图像，记为第一待识别图像，并将所述第一待识别图像发送给视频图像检测模块；视频图像检测模块，对从视频图像背景去除模块接收到的第一待识别图像进行处理，确定所述第一待识别图像的变换空间投影特征值，并进一步提取其特征；视频识别模块，采用欧氏距离的最近邻分类器进行视频识别，并输出识别结果。2.如权利要求1所述的视频识别系统，其特征在于：所述视频图像检测模块进一步用于，对于第一待识别图像It，通过式yk＝ETIt，提取其特征。3.如权利要求1所述的视频识别系统，其特征在于：所述视频识别系统应用于商场、银行、海关、军...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁真，李首峰，陈放，王亚博，孟欣欣，
申请(专利权)人：国政通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11