[发明专利]一种视频兴趣物体提取与关联的方法及系统

权利要求书

1.一种视频兴趣物体提取与关联的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据粗定位过程中获得的点信息生成关注度参数，所述关注度参数用于表示视频帧中各区域的受关注程度；

根据视频帧中各区域的关注程度识别出前景区域；

对所述前景区域进行凸包化处理获得候选兴趣物体，根据用户重选择结果确定最优候选兴趣物体；

提取所述最优候选兴趣物体的视觉特征，根据所述视觉特征在图像特征库中检索出最优图像，在增值信息库中匹配出所述最优图像对应的增值信息，并将匹配出的所述增值信息呈现给所述用户。

2.如权利要求1所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，在粗定位过程中获得点信息包括：

通过鼠标单击，记录用户交互位置对应的点信息；或，

通过红外三维定位装置，在三维空间中获得用户交互坐标，进而获得用户的交互位置对应的点信息。

3.如权利要求1所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，在根据粗定位过程中获得的点信息生成关注度参数之后，所述方法还包括：

将视频帧划分为若干个区域，将所述关注度参数映射到各个视频区域。

4.如权利要求3所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，所述根据视频帧中各区域的关注程度识别出前景区域包括：

根据所述关注度参数，统计视频帧中与所述关注度参数相关的区域里像素点的代表特征；

将视频帧上的所有像素点依据其代表特征和每个统计类的相似度进行归类；

将各像素点进行归类之后，将受关注程度最大的视频区域作为前景区域。

5.如权利要求3所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，所述代表特征的统计方法以所述关注度参数作为建立统计数据结构的辅助因子，所述统计数据结构的统计对象为视频帧上像素点的代表特征

6.如权利要求1所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，所述视觉特征包括以下至少一种：

颜色特征：在给定颜色空间中统计最优候选兴趣物体的颜色直方图，获得颜色特征向量；

结构特征：通过关键点提取算法，获取最优候选兴趣物体的结构特征向量。

纹理特征：通过Gabor变换提取最优候选兴趣物体纹理，以获得纹理特征向量；

轮廓特征：通过迹变换算法，提取构成最优候选兴趣物体的线条，以获取轮廓特征向量。

7.如权利要求6所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，所述结构特征具体为通过考察图像局部特征之间的结构数值关系来计算获得的对旋转、尺度变换、平移、加噪、颜色亮度等变化鲁棒性高的面特征。

8.如权利要求1所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，所述根据所述视觉特征在图像特征库中检索出最优图像包括：

检索图像特征库，计算每种视觉特征的相似度，选择相似度最高的图像作为最优图像。

9.如权利要求8所述的视频兴趣物体提取与关联方法，其特征在于，所述方法还包括：将针对每种视觉特征计算得到的相似度结果根据先验比重进行加权，选取加权结果最优的图像作为最优图像。

10.一种视频兴趣物体提取与关联系统，其特征在于，包括：

基本交互模块用于提供根据粗定位过程中获得的点信息；

兴趣物体提取模块用于根据粗定位过程中用户提供的点信息生成关注度参数，所述关注度参数用于表示视频帧中各区域的受关注程度，根据视频帧中各区域的关注程度识别出前景区域，对所述前景区域进行凸包化处理获得候选兴趣物体；

扩展交互模块用于根据用户重选择结果确定最优候选兴趣物体；

增值信息检索模块用于提取所述最优候选兴趣物体的视觉特征，根据所述视觉特征在图像特征库中检索出最优图像，在增值信息库中匹配出所述最优图像对应的增值信息，并将匹配出的所述增值信息呈现给所述用户。