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时间：2019-05-18
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1、直接在!"#$压缩视频中获取颜色特征郑鹏周洞汝（武汉大学计算机学院，武汉;#""A"）(N7/26：GPE59:QR>029:$S>E55$5T>$19摘要虽然&’()压缩视频提供的是压缩参数，但压缩参数也能反映视频序列中的颜色特征。文章通过分析&’()压缩参数，提出了直接利用*+系数获取视频图像颜色特征的方法。关键词&’()压缩视频颜色文章编号%""!NC##%N（!""#）#!N""%2、G>R50，I>E/9X92Y50=2RZ，I>E/9;#""A"）%=43*2&3：U6REH>:E&’()1H7G05==5TY2T5HG0HY2T5=1H7G05==5TG/0/75R50=，RE51H7G05==5TG/0/75R50=1/9/6=H05G[05=59R1H6H0W5/R>0529Y2T5H=5>5915=$]Z/9/6ZP29:&’()1H7G05==5TG/0/75R50=，/75REHTRE/R/1>2029:1H6H0W5/[R>05=T2051R6Z>=29:*+1H5WW21259R=E/=^559G05=59R5T$>16?.*94：&’()，+H3、7G05==5TY2T5H，+H6H0%引论出了在（"#，"$）平面上利用最小代价的贝叶斯二分分类决策规在&’()视频序列中，颜色信息被分成（!，"#，"$）三个分则对肤色块进行识别，其缺点是没有考虑亮度对肤色的影响，量，每个宏块的*+系数是整个块的亮度、色度均值，它能很好并且在利用概率密度函数计算分类代价时的计算成本较高。为反映图像的颜色信息。生理心理学实验指出，人眼对颜色的觉了减少计算代价，提高分析速度，该文提出了直接利用*+系察有三个属性：色调、饱和度和亮度,%-。亮度对应（!），色调、饱数获取颜色特征的方法。和度保存在（"#，"$）中。该文提出利用.帧的*+系数，获取视频流颜色特征4、的方法。这里获取的颜色特征有两个，一个是主!主色值的识别色特征，另一个是特定色块特征。因为在&’()视频序列中.帧的*+系数可直接利用，所主色值在某种程度上能够反映镜头活动的背景场所类型。以可通过对.帧*+系数进行分析，提取其主色调信息，帮助如果直接在像素图像上进行颜色统计，计算量很大，而宏块的理解镜头内容。由于宏块是由%?J%?的像素组成，像块是由CJ*+系数提供了均值信息，于是可直接利用这些*+系数进行C的像素组成，统计的输入数据是原始图像的%K?;，而且均值统计，确定主色。信息还可减少个别像素的噪声干扰。在&’()中颜色空间用前景对象由于色块数较少，无法形成主色值，所以在主色（!，"5、#，"$）表示，而人眼用（%，&，’）空间感觉颜色，所以在确值中反映不出前景对象的颜色。为了反映前景对象的信息，还定主色值时，需要将两个空间进行转换。.LMK.(+%#C%CN!规需要识别指定色值的宏块，如为了检索红旗、太阳、火、红花，可定（%，&，’）与（!，"#，"$）的转换如下：通过对红色块的识别来加快检索速度。在视频序列中，人物是!!$!"$!FF"$6、%FN"$"C%&#’&物的检测提供了相当重要的信息。根据（%），有：)/012/等,!-，34567等,#-，8/9:等,;-，*29:等,<-，3=>等,?-，@27%%$"""N"$"%%$;"!!!$!$!$等,A-，B2>等,C-，DE/9:等,F-，’E2662G=等,%"-，DEH>等,%%-等许多学者对""&%%O""%$"""N"$#;#N"$A%;%%·"""#%%（!）人脸的识别进行了研究，但由于人脸的复杂性和姿态的多样#’&#%$"""%$AA;"$""%&#"$&性，要想获得较高的识别率，都需要建立复杂的描述人脸特征从（!）式中可以看出，!值对人眼的影响多一些，因7、为"#的数学模型，在像素图像上进行运算。用这些算法识别视频序对%值的影响很小，"$对’值的影响很小，而!对%，&，’值列，计算量是惊人的。如果能够直接利用压缩视频的*+参数，的影响都较大。由（%）式知8的取值范围为,"，!<<-，"#，"$的取快速准确地识别肤色块，根据识别结果再来进一步判断是否出值范围为,N%!A，%!A-，&’()中把三者的取值范围统一在,N现人脸对象，将大大减少计算量，提高识别速度。I/9:等,%!
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3、7G05==5TY2T5H，+H6H0%引论出了在（"#，"$）平面上利用最小代价的贝叶斯二分分类决策规在&’()视频序列中，颜色信息被分成（!，"#，"$）三个分则对肤色块进行识别，其缺点是没有考虑亮度对肤色的影响，量，每个宏块的*+系数是整个块的亮度、色度均值，它能很好并且在利用概率密度函数计算分类代价时的计算成本较高。为反映图像的颜色信息。生理心理学实验指出，人眼对颜色的觉了减少计算代价，提高分析速度，该文提出了直接利用*+系察有三个属性：色调、饱和度和亮度,%-。亮度对应（!），色调、饱数获取颜色特征的方法。和度保存在（"#，"$）中。该文提出利用.帧的*+系数，获取视频流颜色特征
4、的方法。这里获取的颜色特征有两个，一个是主!主色值的识别色特征，另一个是特定色块特征。因为在&’()视频序列中.帧的*+系数可直接利用，所主色值在某种程度上能够反映镜头活动的背景场所类型。以可通过对.帧*+系数进行分析，提取其主色调信息，帮助如果直接在像素图像上进行颜色统计，计算量很大，而宏块的理解镜头内容。由于宏块是由%?J%?的像素组成，像块是由CJ*+系数提供了均值信息，于是可直接利用这些*+系数进行C的像素组成，统计的输入数据是原始图像的%K?;，而且均值统计，确定主色。信息还可减少个别像素的噪声干扰。在&’()中颜色空间用前景对象由于色块数较少，无法形成主色值，所以在主色（!，"
5、#，"$）表示，而人眼用（%，&，’）空间感觉颜色，所以在确值中反映不出前景对象的颜色。为了反映前景对象的信息，还定主色值时，需要将两个空间进行转换。.LMK.(+%#C%CN!规需要识别指定色值的宏块，如为了检索红旗、太阳、火、红花，可定（%，&，’）与（!，"#，"$）的转换如下：通过对红色块的识别来加快检索速度。在视频序列中，人物是!!$!"$!FF"$6、%FN"$"C%&#’&物的检测提供了相当重要的信息。根据（%），有：)/012/等,!-，34567等,#-，8/9:等,;-，*29:等,<-，3=>等,?-，@27%%$"""N"$"%%$;"!!!$!$!$等,A-，B2>等,C-，DE/9:等,F-，’E2662G=等,%"-，DEH>等,%%-等许多学者对""&%%O""%$"""N"$#;#N"$A%;%%·"""#%%（!）人脸的识别进行了研究，但由于人脸的复杂性和姿态的多样#’&#%$"""%$AA;"$""%&#"$&性，要想获得较高的识别率，都需要建立复杂的描述人脸特征从（!）式中可以看出，!值对人眼的影响多一些，因7、为"#的数学模型，在像素图像上进行运算。用这些算法识别视频序对%值的影响很小，"$对’值的影响很小，而!对%，&，’值列，计算量是惊人的。如果能够直接利用压缩视频的*+参数，的影响都较大。由（%）式知8的取值范围为,"，!<<-，"#，"$的取快速准确地识别肤色块，根据识别结果再来进一步判断是否出值范围为,N%!A，%!A-，&’()中把三者的取值范围统一在,N现人脸对象，将大大减少计算量，提高识别速度。I/9:等,%!
6、%FN"$"C%&#’&物的检测提供了相当重要的信息。根据（%），有：)/012/等,!-，34567等,#-，8/9:等,;-，*29:等,<-，3=>等,?-，@27%%$"""N"$"%%$;"!!!$!$!$等,A-，B2>等,C-，DE/9:等,F-，’E2662G=等,%"-，DEH>等,%%-等许多学者对""&%%O""%$"""N"$#;#N"$A%;%%·"""#%%（!）人脸的识别进行了研究，但由于人脸的复杂性和姿态的多样#’&#%$"""%$AA;"$""%&#"$&性，要想获得较高的识别率，都需要建立复杂的描述人脸特征从（!）式中可以看出，!值对人眼的影响多一些，因
7、为"#的数学模型，在像素图像上进行运算。用这些算法识别视频序对%值的影响很小，"$对’值的影响很小，而!对%，&，’值列，计算量是惊人的。如果能够直接利用压缩视频的*+参数，的影响都较大。由（%）式知8的取值范围为,"，!<<-，"#，"$的取快速准确地识别肤色块，根据识别结果再来进一步判断是否出值范围为,N%!A，%!A-，&’()中把三者的取值范围统一在,N现人脸对象，将大大减少计算量，提高识别速度。I/9:等,%!
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