【摘 要】
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为提高自然场景下交通标志检测实时性差的问题，提出一种基于视频码流的交通标志检测方法。此方法充分利用编码块像素之间的相关性和码流中能体现不同交通标志颜色特征和边缘特征，通过分析视频码流帧内预测模式、像素残差分布情况值和像素残差信息，对交通标志进行目标粗定位；通过分析视频码流帧间预测码流预测模式、像素残差分布情况值和运动矢量信息，对交通标志检测进行修正。此方法避免了视频解码过程中整数IDCT变换、反量
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为提高自然场景下交通标志检测实时性差的问题，提出一种基于视频码流的交通标志检测方法。此方法充分利用编码块像素之间的相关性和码流中能体现不同交通标志颜色特征和边缘特征，通过分析视频码流帧内预测模式、像素残差分布情况值和像素残差信息，对交通标志进行目标粗定位；通过分析视频码流帧间预测码流预测模式、像素残差分布情况值和运动矢量信息，对交通标志检测进行修正。此方法避免了视频解码过程中整数IDCT变换、反量化、重构和环路滤波等耗时的操作。基于中国交通标志数据库（CCTSDB）的实验获得了96.9%检测率和4.
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利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉，代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法四个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先，总结了常见的异常步态的病理性特点，介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件；然后，介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数
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基于视频图像的视觉行人再识别是指利用计算机视觉技术关联非重叠域摄像头网络下的相同行人，在视频安防和商业客流分析中具有重要应用.目前视觉行人再识别技术已经取得了相当不错的进展，但依旧面临很多挑战，比如摄像机的拍摄视角不同、遮挡现象和光照变化等所导致的行人表观变化和匹配不准确问题.为了克服单纯视觉匹配困难问题，本文提出一种结合行人表观特征跟行人时空共现模式的行人再识别方法.所提方法利用目标行人的邻域行