[发明专利]一种基于局部时空连续性聚合描述的视频纹理描述方法

摘要

本发明提出一种基于局部时空连续性聚合描述的视频纹理描述方法。该方法用图像集合表示视频，对图像集合划分分块，通过LBP‑TOP算子提取视频的局部时空纹理特征，利用k‑means算法获取该视频描述集合的聚类中心，基于这些聚类中心对视频描述集合进行聚合得到一个单独的向量，以得到更为细致的刻画视频的局部信息。特征向量之间的相似性是通过欧式距离来定义，并对不同分量赋予相应权重。最后利用最近邻方法获得最佳视频分类结果。通过在Honda/UCSD数据库上与当前几种主流视频描述算子进行的对比实验，验证了本文算法的有效性，所提算法识别精度较高，误差较低，并且具有较强的鲁棒性。

主权项

1.一种基于局部时空连续性聚合描述的视频纹理描述方法，包括如下步骤：步骤A，对输入视频中的目标进行检测并跟踪，获取含有目标的连续视频序列并进行归一化处理；步骤B，对归一化后的帧图像集合划分分块，为获取视频的局部时空连续性信息，可对每个分块提取LBP‑TOP视频纹理特征，以获得每个分块级的特征直方图信息；步骤C，在所有分块级的LBP‑TOP特征构成的特征分布空间中进行k‑mean聚类，并聚合属于同一聚类的特征与聚类中的残差，得到描述整个视频序列的局部时空连续性聚合描述矩阵，从而获得视频的更为紧凑的描述形式；步骤D，将上述聚合描述矩阵会以向量的形式表示，同时基于Fisher准则对向量进行权重计算以提高视频纹理的表示能力，并获得最终的视频纹理描述向量。