视频数据算法分享笔记

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智能视频检索算法
能视频检索依赖于视频算法对视频内容进行分析，通过提取视频中关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件和告警的监控方式，人们可以通过各种属性描述进行快速检索。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频监控系统可以理解为人的大脑。智能视频技术借助处理器的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息;

帧差模型

      帧差可说是最简单的一种背景模型，指定视频中的一幅图像为背景，用当前帧与背景进行比较，根据需要过滤较小的差异，得到的结果就是前景了。

背景统计模型
   背景统计模型是：对一段时间的背景进行统计，然后计算其统计数据（例如平均值、平均差分、标准差、均值漂移值等等），将统计数据作为背景的方法。

编码本背景模型
编码本的基本思路是这样的：针对每个像素在时间轴上的变动，建立多个（或者一个）包容近期所有变化的Box（变动范围）；在检测时，用当前像素与Box去比较，如果当前像素落在任何Box的范围内，则为背景。

混合高斯模型
混合高斯背景建模是背景建模比较成功的一种。

为什么这么说呢？ 机器视觉算法提取运动目标面临的基本问题：图像抖动，噪声干扰，光线变化，云飘动，阴影（包括目标阴影和区域外物体阴影），区域内部反光（如水面，显示器），运动目标缓慢移动等。那我们来看看，混合高斯背景建模是怎么解决这些问题的？

通过背景建模与前景提取，把视频帧中的目标对象提取了出来，不过提取得到的是所有非背景对象，也就是是混合的，可能包含很多人、车、动物等对象，最终以图搜图检索所要对比的是当个对象与搜索目标的相似性，这里就需要通过目标检测与跟踪把这些混合的对象分离开来分别处理；

在目标检测方面，所了解到的算法有贝叶斯方法、卡尔曼滤波器、粒子滤波器几种，他们之间的关系如下：

贝叶斯方法利用已知的信息建立系统的概率密度函数可以得到对系统状态估计的最优解。

对于线性高斯的估计问题，期望的概率密度函数仍是高斯分布，它的分布特性可用均值和方差来描述，卡尔曼滤波器很好地解决了这类估计问题。

粒子（particle）滤波器——序列重要性采样粒子滤波器，是一种适用于强非线性、无高斯约束的基于模拟的统计滤波器。

综合上，粒子滤波的效果要更好；

光照处理：同一个物体，在不同光照下的视觉效果是不同的，所对应的数据也是不同的，所以，为了提高分析准确性，召回率，需要对目标对象做光照处理；光照处理方面，业界比较流行的算法是本征图像分解法；

本征图像分解
照相机所获得的图像中的每个像素点值所具有的属性所表示的信息中最为重要的是亮度(shading)和反照率(reflectance)这两种。其中亮度对应环境中的光照信息,反照率对应于物体的材质信息,即物体对光照的反射特性,反照率主要表现为物体的颜色信息。本征图像求解问题就是从图像出发,恢复所有像素点对应的场景中的亮度和反照率信息,分别形成亮度本征图和反照率本征图

本征图像分解可以表述为I(x,y) = L(x,y)R(x,y),其中I(x,y)表示输入图像, R(x,y)表示反照率图像, L(x,y)表示亮度图像。因为在对数域中,乘法被转换成了更加易于计算的加法,因此我们在图像的对数域中进行计算,记 /(X,y) = log(I(x, y)) , r0,y) = log(R(x,少)),l(x,y) = log(L(x,y))。如此原来的乘法关系被转化为:i(x,y,t) = r(x,y) + l(x,y,t)。

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我们要的是对Verilog（RTL）设计代码有一定了解，对数学运算（如矩阵运算加速、FFT/DFT等）的优化有深度了解的人，或者对传统openCV函数库运算优化有深度了解的人。纯软件人员不行，因为他们无法在嵌入式系统中实现硬件加速，纯芯片设计人员也不行，因为他们不懂将复杂的数学运算转化为大量简单的乘加的能力

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