Цифровая обработка видеоизображений

1. Введение......Page 5
2. Построение моделей фона и выделение переднего плана......Page 22
Методы вычитания фона......Page 24
Вероятностные методы......Page 34
Методы временной разности......Page 47
Методы оптического потока......Page 52
Литература......Page 57
3. Выделение и классификация движущихся объектов......Page 60
Сегментация объектов......Page 63
Постобработка изображений объектов......Page 65
Методы, основанные на выделении контуров......Page 70
Использование классификационных метрик временной согласованности......Page 75
Методы, основанные на анализе периодичности движения......Page 81
Методы, основанные на использовании динамических текстур......Page 86
Использование оптического потока......Page 87
Различные модели динамических текстур......Page 88
Модель STAR......Page 89
Модель ARMA......Page 90
Модели на основе импульсных характеристик......Page 93
Смесь текстур......Page 96
Локальная ориентация......Page 97
Объёмные локальные двоичные образы......Page 100
Направленная регулярность......Page 103
Литература......Page 106
4. Алгоритмы слежения за объектами......Page 109
Алгоритмы обнаружения особых точек......Page 112
Слежение за точками......Page 115
Модели слежения эа отдельными точками......Page 117
Алгоритмы построения траекторий......Page 118
Инициализация алгоритма......Page 119
Нахождение траекторий......Page 122
Слежение за эллиптическими областями......Page 124
Слежение за контурами объектов......Page 127
Слежение за областями, содержащими изображение......Page 136
Использование информации переднего плана......Page 142
Трекинг, основанный на алгоритме смещения среднего......Page 156
Применение метода оптического потока......Page 164
Литература......Page 167
5. Адаптивные системы распознавания образов......Page 174
Подготовка данных для обучения......Page 175
Использование расстояния до границы......Page 177
Замена изображения Фурье-спектром......Page 178
Использование коэффициентов дискретного косинус-преобразования Фурье......Page 179
Применение полярно-лоrарифмическоrо преобразования......Page 180
Искусственные нейронные сети......Page 183
Искусственный нейрон......Page 184
Геометрический смысл функционирования нейрона......Page 188
Нейронная сеть прямого распространения......Page 189
Нейросеть с радиальными базисными функциями......Page 193
Организация процесса настройки нейросети......Page 196
Метод опорных векторов......Page 202
Линейная модель......Page 203
Нелинейная модель......Page 206
Нечеткое разделение классов......Page 208
Кластерный анализ......Page 209
Кластеризация при заданном числе кластеров......Page 214
Кластеризация при неизвестном числе кластеров......Page 218
Бустинг эа счет фильтрации......Page 219
Бустинг за счет распределения примеров......Page 220
Литература......Page 225
6. Детектирование оставленных предметов......Page 227
Статистические методы......Page 228
Использование модели фона......Page 235
Примененние методов бустинга......Page 244
Литература......Page 252
7. Методы детектирования распознавания лиц......Page 254
Детектирование лиц на изображениях......Page 256
Методы, основанные на сравнении с шаблоном......Page 258
Использование специальных характерных признаков......Page 259
Адаптивные методы классификации......Page 262
Методы распознавания лиц на изображениях......Page 273
Статические методы......Page 275
Методы, основанные на динамической информации......Page 294
Учёт освещённости сцены при детектировании и распознавании лиц......Page 302
Литература......Page 313
8. Обнаружение транспортных средств......Page 318
Статистические методы......Page 322
Текстурные методы......Page 329
Построение специальных классификаторов......Page 331
Использование инвариантных моментов......Page 334
Использование фильтров Габора......Page 337
Литература......Page 340
9. Методы выделения и распознавания номерных знаков транспортных средств......Page 343
Предварительная обработка изображения......Page 347
Преобразование Хафа......Page 353
Выращивание областей......Page 354
Сравнение с шаблоном......Page 355
Применение преобразования Фурье......Page 358
Построение вертикальной и горизонтальной проекций......Page 359
Применение морфологических операторов......Page 361
Применение ковариационных дескрипторов......Page 363
Испоnьзование текстурноrо анализа......Page 366
Построение каскада классификаторов......Page 368
Метод смещения среднеrо......Page 370
Бинаризация выделенной области......Page 372
Устранение рамки номерноrо знака......Page 374
Методы сегментации отдельных символов......Page 376
Сравнение с шаблоном......Page 379
Выделение характерных признаков......Page 381
Статистические методы......Page 386
Применение искусственных нейронных сетей......Page 387
Метод выделения главных компонент......Page 388
Комбинация нескольких методов......Page 390
Литература......Page 393
10. Обнаружение дыма и огня по видеоизображению......Page 396
Метод обнаружения огня, основанный на цветовых и динамических характеристиках......Page 398
Учёт пространственной структуры огня......Page 402
Применение вейвлетов для детектирования пламени......Page 405
Проверка цвета движущихся пикселей......Page 406
Вейвлет-анализ во временной области......Page 407
Пространственный вейвлет-анализ......Page 410
Скрытые марковские модели для описания движущихся областей огня......Page 412
Использование изменения контрастности изображения для обнаружения дыма......Page 414
Блочно-текстурный метод выделения дыма на видеоизображениях......Page 417
Выделение на изображении движущихся блоков......Page 418
Пространственная кластеризация движущихся блоков......Page 419
Временная кластеризация движущихся блоков......Page 420
Определение формы объектов......Page 422
Классификация выделенных объектов......Page 423
Литература......Page 424
11. Индексация видеоизображений и поиск в цифровых библиотеках и архивах видеоданных......Page 426
Сегментация видеопотока......Page 429
Пиксельные методы......Page 431
Гистограммные методы......Page 435
Блочные методы......Page 440
Методы, основанные на выделении характерных признаков......Page 442
Методы, основанные на движении......Page 452
Комбинация нескольких методов......Page 453
Выделение ключевых кадров......Page 454
Выделение ключевых объектов......Page 462
Запросы по ключевым словам......Page 467
Запросы по образцу......Page 472
Запросы по наброску......Page 477
Алгоритмы для индексации видеоизображений и поиска в архивах систем видеонаблюдения......Page 481
Литература......Page 492
Глоссарий......Page 496
Предметный указатель......Page 498
Содержание......Page 506