【摘 要】
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文中提出了一种监控视频中基于运动目标显著性的关键帧提取方法。该方法首先对监控视频中的行人进行检测和跟踪,分别提取行人的颜色、纹理与形状3种底层特征并借助肤色模型得
【机 构】
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南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071091;61071166;61172118;61471201);江苏省自然科学基金(BK20130867);江苏省高校自然科学研究重大项目(13KJA510004);江苏省“六大人才高峰”资助计划(2014-DZXX-008);南京邮电大学“1311人才计划”资助项目
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文中提出了一种监控视频中基于运动目标显著性的关键帧提取方法。该方法首先对监控视频中的行人进行检测和跟踪,分别提取行人的颜色、纹理与形状3种底层特征并借助肤色模型得到能够凸显人脸区域的肤色置信图,然后将3种特征图像和肤色置信图动态加权融合得到多特征融合图像,最后以行人目标的多特征融合图像以及跟踪结果为参考,选取出目标显著性程度最大的融合图像对应的视频帧为关键帧。实验结果表明,文中提出的关键帧提取算法能够快速掌握监控视频中的行人信息,为视频后处理提供运动目标有效的处理样本。
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