基于图像统计特征的视频源分类及检测-电子与通信工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 西安电子科技大学 学位论文独创性（或创新性）声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名： 日期: 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 （保密的论文在解密后遵守此规定） 本学位论文属于保密，在 年解密后适用本授权书。 本人签名： 日期: 导师签名： 日期: 万方数据 万方数据 摘要 摘要 随着视频越来越多的出现在信息快速发展的时代，对视频压缩编码的要求和 方法的要求也越来越高。虽然有很多的视频处理算法，但是对不同的视频，算法 的性能大有不同，由此可知，对于视频的压缩编码，不同类型的视频选取不同的 视频处理算法才能达到最好的效果，因此，研究如何对视频进行分类识别以及在 视频上所做的目标检测具有重大的实际意义。本文针对两类视频（从视频来源将 视频分为两类）的分类识别和复合视频中的单一视频检测两个问题展开相关研究， 主要研究了基于图像统计特征的异源视频分类方法和复合视频检测方法。 在视频源的分类识别中，本文对现有的在视频上所做的分类进行了研究，并 设计了针对两类视频进行的分类识别方法。在特征提取方面，我们通过分析测试， 决定选择的视频特征是图像的梯度统计分布特征；为了较好的进行分类研究，我 们对上述特征进行了分布拟合，并确定了与 Laplace 分布的相似性，并最终选取 分布特征值作为目标描述。在分类算法方面，我们则采用朴素贝叶斯准则的阈值 判别方法对视频进行了两分类。实验结果证明我们的分类方法可以有效的解决视 频的两分类问题。 在复合视频检测中，本文在上述视频分类的基础上，设计了针对一类复合视 频的检测方法。经过大量的测试和分析，我们通过提取视频局部图像块作为研究 关键，并联合块的平均梯度特征和一类视频块的区域唯一性，对复合视频中的一 类视频进行检测。在搜索定位方面，我们选择块匹配和块遍历的方法，并进行正 向和反向搜索，最终确定待检测视频区域。实验结果证明我们的检测方法能够有 效的进行一类视频的检测定位。 关键字：视频源分类 复合视频检测 特征提取 分布拟合 区域唯一性 万方数据 万方数据 Abstract Abstract With the rapid development in the information era, videos appear more and more frequently. The requirements for video compression and methods have become more sophisticated. Although there are a lot of video processing algorithms, the performance of the algorithm used in different videos is quite different. So it will achieve the best results to select different types of video processing algorithms for compressing and coding different types of video. Hence, it is of great practical significance to research classification, recognition and target detection on the video. Take the classification of two types of video (based on the video source) and single video detection in composite video as two issues, we mainly