H.264压缩域中mean-shift聚类运动目标分割算法

• 作者: 孙乐 宋悦铭 戴明 李刚 王子辰 陈晓露
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 运动对象分割 H.264 mean-shift聚类
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 2205-2211
• 页数: 7页
• 分类号: TN941.1
• 语种: 中文

摘要

针对视频监控、检索,提出了一种在H.264压缩域下运动对象分割的新算法.根据实际监控应用特点,算法主要利用H.264码流中提取的运动矢量(MV)、分块尺寸信息对原始的MV场(MVF)进行可靠性分析以及空间滤波、mean-shift聚类处理,从而得到可信度较高的MVF场.首先,从H.264码流中获取原始MV并进行归一化处理,同时对原始MVF进行两步空间滤波;其次,对不同的块大小分配相应的权值作为每个样本的权重系数,将处理之后的MVF作为样本空间,利用mean-shift聚类获取真实的MVF;最后,根据可靠的MVF标记运动目标.实验结果表明,本文提出的mean-shift聚类运动目标分割算法可以获得有效并可靠的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	206	2926	26.0	46.0
2	孙乐	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	30	714	11.0	26.0
3	戴明	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	70	711	16.0	23.0
4	宋悦铭	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	17	103	6.0	10.0
5	王子辰	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	6	6	2.0	2.0
6	陈晓露	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	4	14	2.0	3.0