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1、毕业设计（论文）说明书学 院 软件学院 专 业 软件工程 年 级 2007 姓 名 指导教师 2011年 6月 22日毕业设计（论文）任务书题目：运动相机下的移动物体分割算法研究学生姓名 学院名称 软件学院 专 业 软件工程 学 号 指导教师 职 称 讲师 一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。）视频中的移动目标提取与分割是视频监控以及物体跟踪等应用中用途十分广泛的一项技术。在摄像机固定的情况下，已知背景信息，当图像变化的时候，帧间差就是变化的部分。然而，随着移动拍摄设备的应用和普及，越来越多的视频已经打破之前相机位置固定的假设，因此没有办法通过简单的帧间差来
2、得到视频变化的部分。国内外很多大学和研究机构在这一难题上做出了不少探索和贡献。卡耐基梅隆大学的舍赫教授提出运用视频追踪点轨迹矩阵的秩约束来对运动中摄像机视频的前、背景模型进行稀疏建模，再通过该稀疏模型对整帧图像利用图分割算法和马尔科夫链进行0-1标记来获得移动物体的分割的算法。这个算法很好的解决了运动中摄像机视频中的移动目标提取的问题，而且避免了使用耗费时间和资源的三维建模。本次设计基于舍赫教授的论文，对该算法进行实现和研究，从而能够对移动摄像机视频下的目标提取算法和技术进行应用和开发，为相关需要视频监控的行业和领域提供必要的理论依据和技术支持。二、参考文献1Y. Sheikh, O. Jav
3、ed and T. Kanade. Background subtraction for freely moving camerasA. In: Proceedings of IEEE 12th International Conference on Computer VisionC. IEEE: 2010. 1219-1225.2 P. Sand and S. Teller. Particle Video: Long-range motion estimation using point trajectoriesJ. International Journal of Computer Vis
4、ion, 2008, 80(1): 72-91.3 G. Bradski and A. Kaehler. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV libraryM. OReilly Media, 2008.4 W. Zhang, X. Cao, Y. Hou et al. Detecting and extracting the photo composites using planar homography and graph cutJ. IEEE Transactions on Information Forensics and S
5、ecurity, 2010, 5(3): 544-555.5 C. Zhang, X. Guo and X. Cao. Duplication Localization and SegmentationA. In: Proceedings of Pacific-Rim Conference on MultimediaC. Springer: 2010. 578-589.6 M. Cho, Y. Shin, and K. Lee. Unsupervised detection and segmentation of identical objectsA. In: Proceedings of I
6、EEE Conference on Computer Vision and Pattern RecognitionC. IEEE: 2010. 16171624.7 D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant keypointsJ. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91110.8 C. H. Lampert, M. B. Blaschko, and T. Hofmann. Beyond sliding windows: Object localiz
7、ation by efficient subwindow searchA. In: Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern RecognitionC. IEEE: 2008. 18.9 R. Hartley and A. Zisserman. Multiple view geometry in computer visionM. Cambridge Univ. Press, 2004.10C. Wren, A. Azarbayejani, T. Darrell et al. Real time tracking
8、 of the human bodyJ. IEEE TPAMI, 1997.11D. Hochbaum and V. Singh. An efficient algorithm for cosegmentationA. In: Proceedings of IEEE International Conference on Computer VisionC. IEEE: 2009. 269276.12W. Hardle and L. Simar. Applied multivariate statistical analysisM. Springer Verlag, 2007.13C. Bish
9、op. Pattern recognition and machine learningM. Springer, 2006(4).14A. Elgammal, R. Duraiswami, D. Harwood et al. Background and foreground modeling using nonparametric kernel density estimation for visual surveillanceA. In: Proceedings of the IEEEC. IEEE, 2002.15N. Friedman and S. Russell. Image seg
10、mentation in video sequences: A probabilistic approachA. In: Proceedings of Conf. Uncertainty in Artificial IntelligenceC. 2000.16I. Haritaogolu, D. Harwood, and L. Davis. W4: Real-time surveillance of people and their activitiesJ. IEEE TPAMI. 2000.17R. Jain and H. Nagel. On the analysis of accumula
11、tive difference pictures from image sequences of real world scenesJ. IEEE TPAMI.1979.18O. Javed, K. Shafique, and M. Shah. A hierarchical approach to robust background subtraction using color and gradient informationA. In: Proceedings of IEEE Workshop on Motion and Video ComputingC. IEEE: 2002.19Y.
12、Sheikh and M. Shah. Bayesian object detection in dynamic scenesJ. IEEE TPAMI, 2005.20C. Stauffer and E. Grimson. Learning patterns of activity using realtime trackingJ. IEEE TPAMI. 2001.三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。）本次毕业设计着重于视频的数据提取和分割算法的实现。视频数据提取方面，参考桑德教授的微粒视频一文，运用光流和特征追踪相结合的方
13、法在给定视频中提取追踪点轨迹，再根据舍赫教授的论文讲述的算法，通过运用RANSAC算法对追踪点轨迹进行秩约束，实现稀疏模型的建立。通过稀疏模型，运用马尔科夫链和图分割算法对视频帧进行0-1标记，最后得到目标提取和分割结果。数据提取方面，要注意阅读桑德教授主页关于微粒视频的说明和数据说明。下载代码并阅读理解，认清其实现原理。另外，桑德教授的主页上有充足的测试视频和源数据，可以用来做测试和实验。算法实现方面，需要了解和实现RANSAC、马尔科夫链和图分割算法。数学方面，要求阅读和理解仿射变换矩阵的秩约束原理和贝叶斯概率公式。衡量实验效果的主要指标是分割结果的准确率和查全率，如果运用桑德教授的数据的
14、话，可以直接使用对应视频的基准值。指导教师（签字）年 月 日审题小组组长（签字）年 月 日天津大学本科生毕业设计（论文）开题报告课题名称运动相机下的移动物体分割算法研究学院名称软件学院专业名称软件工程学生姓名指导教师（内容包括：课题的来源及意义，国内外发展状况，本课题的研究目标、研究内容、研究方法、研究手段和进度安排，实验方案的可行性分析和已具备的实验条件以及主要参考文献等。）1. 课题来源及意义随着摄像技术的应用和普及，越来越多的摄像装置被应用到日常生活和生产当中。其中视频监控和物体识别和追踪是最为热门的一个领域。但是，随着应用的推广和普及，视频数据量的不断扩大，单纯的视频采集系统已经不能满
15、足日益增长的视频监控需求。对于视频的理解和分析等智能功能则占据了更为重要的需求地位。由于数据规模的庞大和人力资源的昂贵，计算机视觉算法和技术应运而生。模式识别与机器学习知识被广泛的应用于视频监控和物体识别和追踪的领域。在摄像装置拍摄的视频中，固定相机位置作为长久以来的假设和技术瓶颈正在被打破，由于背景的移动，前景移动物体的提取和分割已经不能运用于非位置固定的相机的算法。所以，本设计希望能够实现移动摄像装置视频中提取移动物体的算法并且研究之。2国内外发展状况无论在国内还是国外，运动中相机的移动目标检测都是一个技术难题。一般相机位置固定的情况下，背景相减的算法，即帧间差，能够很好的提取运动目标。早在70年代，背景相减和运动分割算法就被提了出来，基于的假设是相机静止。当相机位置静止这个假设被打破之后
