监控视频中基于运动目标显著性的关键帧提取方法

• 作者: 刘峰 崔子冠 干宗良 胡圆圆 陈昌红
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关键帧提取 视频后处理 底层特征 动态加权融合 监控视频
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 34-41
• 页数: 8页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 6036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.01.006

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘峰	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	97	634	12.0	21.0
2	干宗良	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	69	440	13.0	17.0
3	陈昌红	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	20	88	5.0	8.0
4	崔子冠	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	30	182	8.0	12.0
5	胡圆圆	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	1	5	1.0	1.0