[发明专利]一种视频数据多维非负隐特征的提取装置和方法

说明书

本发明涉及一种视频数据多维非负隐特征的提取装置和方法，属于图像识别领域。该装置包含接收模块，距离目标函数模块，储存模块，特征提取模块；接收模块用于接收视频数据采集设备的图像并指示存储模块对采集的视频数据进行存储；距离目标函数模块选择不同的距离目标函数计算不同维的非负隐特征；储存模块包含隐特征储存单元和视频数据储存单元，视频数据存储单元用于储存接收模块传来的视频数据，隐特征储存单元用于储存提取的不同维的非负隐特征；特征提取模块用于结合不同的距离目标函数计算视频数据的多维非负隐特征提取过程，并将提取的多维非负隐特征存入隐特征储存单元。本发明实现了现代大型视频监控系统中的视频数据的高效高准确度的隐特征提取。

技术领域

本发明属于图像识别领域，尤其涉及一种视频数据多维非负隐特征的提取装置和方法。

背景技术

图像识别是涉及计算机工程应用、多媒体信息处理、机器学习和模式识别的重要应用和研究热点，是计算机科学与人工智能的主要问题之一。图像识别又包含若干研究，其中主流的一类问题就是视频图像数据的特征提取问题。由于视频数据可以转化为非负的高维稀疏数据矩阵，可以利用非负矩阵分解技术对视频数据进行分析，从数据中提取有效的特征信息，以揭示视频数据中蕴含的潜在规律和意义，从而达到识别的目的。所以非负矩阵分解是实现非负数据特征提取的一类主要技术。

在视频数据中，视频数据都可以看做多帧图像数据的集合，所以可以通过像素域来对其进行分析。目前的矩阵分解技术，已经能够并且从视频数据中有效的提取出隐特征。但是目前的非负矩阵分解技术基本都是利用欧氏距离作为目标函数，即只能提取一维的非负隐特征。但实际上距离函数有不同的表达形式，也会对特征提取结果造成不同的影响。欧式距离仅仅是一种特殊情况。同时这种特殊目标函数对应的不一定就是最优的隐特征提取结果。因此我们可以根据不同视频数据的特点提取多维非负隐特征，并且能够从提取的多维非负隐特征中自适应选择精度最高的提取结果

在海量数据应用时代，由于大量视频数据存在高速、动态、异构的特性，在很多情况下，视频数据的关键帧可以代表整个视频数据的特点和内容。因此，针对现代大型视频监控系统中的视频数据，进行高精度的关键帧隐特征提取，是图像识别中所需要解决的一个关键技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种视频数据多维非负隐特征的提取装置和方法，从而解决现代大型视频监控系统中的视频数据的高效高准确度的隐特征提取问题。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种视频数据多维非负隐特征的提取装置，该装置包含接收模块，距离目标函数模块，储存模块，特征提取模块；

所述接收模块用于接收视频数据采集设备的图像并指示所述存储模块对采集的视频数据进行存储；

所述距离目标函数模块用于根据不同的视频数据，选择不同的距离目标函数计算不同维的非负隐特征；

所述储存模块包含隐特征储存单元和视频数据储存单元，所述视频数据存储单元用于储存所述接收模块传来的视频数据，所述隐特征储存单元用于储存在不同距离目标函数下提取的不同维的非负隐特征；

所述特征提取模块用于结合不同的距离目标函数计算视频数据的多维非负隐特征提取过程，并将提取的多维非负隐特征存入所述隐特征储存单元。

进一步，所述特征提取模块包含参数初始化单元、迭代单元和迭代结果输出单元，

所述参数初始化单元用于初始化视频数据隐特征提取过程中涉及的提取参数；

所述迭代单元用于将所述视频数据储存单元储存的视频数据和不同的距离目标函数以及所述提取参数结合并提取出不同距离目标函数下的视频数据隐特征；

所述迭代结果输出单元用于提取最高隐特征分解结果并储存至所述隐特征储存单元。