研究生的毕业设计做的是运动目标的检测,跟踪,阴影去除,行为分析等方面的课题,可是这方面的视频从哪里来呢?
网上是有很多的:
运动目标检测方面的:http://www.research.ibm.com/peoplevision/performanceevaluation.html
大家经常使用的PetsD2TeC1之类的视频就出自这里。4个室外的视频中,有两个视频的运动目标会被一棵大树遮挡,刚好可以用来做目标跟踪。
室内视频中,从1个人到3个人都有,可以做多人的目标跟踪。
1.Outdoor Sequences ( 4 videos from PET2001 with ground truth )
PetsD1TeC1.avi
PetsD1TeC1.pvann
PetsD1TeC2.avi
PetsD1TeC2.pvann
PetsD2TeC1.avi
PetsD2TeC1.pvann
PetsD2TeC2.avi
PetsD2TeC2.pvann
2. Indoor Sequences (11 videos with ground truth)
IndoorGTTest1.avi
IndoorGTTest1.pvann
IndoorGTTest2.avi
IndoorGTTest2.pvann
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad0.avi
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad0.pvann
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad2.avi
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad2.pvann
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad3.avi
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad3.pvann
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad0.avi
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad0.pvann
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad2.avi
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad2.pvann
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad3.avi
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad3.pvann
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad0.avi
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad0.pvann
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad2.avi
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad2.pvann
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad3.avi
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad3.pvann
在最下面的其他研究领域中,可以看到IBM在视频处理方面的的其他研究成果。但是有的只有结果演示,没有相关的论文可以参考,非常可惜。
阴影检测方面的:http://cvrr.ucsd.edu/aton/shadow/
这里面有两段高速公路的视频,一个停车场的视频,还有一个室内的视频。还有已经分割好的一帧一帧图像。但是我觉得高速公路的那个视频车速太快,经常导致运动目标检测算法失效。更别说去阴影了。停车场那个还不错,挺好用的。室内那个也不好用,因为人穿的衣服和背景太像了。
而异常行为识别方面的视频就很难找了,中国科学院自动化所生物识别与安全技术研究中心建立了一套完整的数据库:
http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Demos%20CH.asp,里面的内容很丰富。还配有研究成果的展示。
唯一的缺点就是没有办法直接下载视频,只能让他邮寄过来。估计是害怕研究成果被黑客窃取了吧!其实也不贵,视频是不要钱的,只要邮费。大家可以仔细看看网站的说明。
最近又发现了好几个数据库:
CVonline Databases:
http://homepages.inf.ed.ac.uk/cgi/rbf/CVONLINE/entries.pl?TAG363
Korean Intelligent Media Lab Database: http://imlab.postech.ac.kr/
University of Dublin Face Database: http://dsp.ucd.ie/~prag/
Video sequences of American Sign Language (ASL) :
http://csr.bu.edu/asl/html/sequences.html
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab Database:
http://db.csail.mit.edu/
具体内容大家自己看吧。
我尝试过自己拍摄,但拍摄起来难度很大:
首先,如果你要做行为检测,拍的是必然是近景视频,切记背景一定不要有反光的东西比如(玻璃,瓷砖),尤其在强光下,他们经常会检测为运动目标。
其次,要注意自己穿的衣服和背景(甚至是阴影)要有一定的区别。不然很难区分。
再次,摄像机如果是近景拍摄,尽量平行于镜头方向运动,否则一些参数在某些地方很好用,在其他地方就不行了。
现在还没有特别好可以免费下载的行为视频提供给大家,如果有人知道了,请在下面留言,不胜感激。
分享到:
相关推荐
针对运动目标检测中阴影的存在会导致目标形状扭曲、多个目标之间出现粘连等问题,提出一种基于视频图像的阴影去除方法。该方法在分析阴影产生机理的基础上,根据各像素点YUV空间上的像素模型,计算出带有阴影的目标...
(1) 背景获取:需要在场景存在运动目标的情况下获得...需要及时对背景模型进行更新,以适应这种变化 (6) 阴影的影响:通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分,这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析
包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。本书内容由浅入深、循序渐进,着重于经典...
基于阴影分割的车辆检测识别.zip资源matlab opencv运动目标检测程序资料基于阴影分割的车辆检测识别.zip资源matlab opencv运动目标检测程序资料基于阴影分割的车辆检测识别.zip资源matlab opencv运动目标检测程序...
数字图像中阴影是普遍存在的,而且其为数字图像处理的很多任务,如图像特征提取,图像识别,图像分割带来了不利的影响。一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。 与同表面非阴影区域相比...
智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制论文,对于研究和学习智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制会有帮助
运动目标检测中的阴影去除方法
针对在视频序列图像中运动目标的阴影造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪;同时,由于目前常用的阴影检测算法,总是要先检测到阴影,再分割阴影,需两步才能达到消除阴影目的,难以达到实时检测要求。...
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
这个代码可以检测运动目标的阴影比较不错的 它是用m语言写的!
视频监控中运动目标检测和阴影消除.doc
一篇博士论文,显示阐述了运动检测中的各种问题包括抖动、阴影、遮挡,以及自适应的混合高斯模型
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现.doc
视频的目标分割与阴影检测技术是计算视觉领域中最...通过实验表明,该策略在不影响目标识别的情况下可以较好的检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影,具有较高的鲁棒性,从而能保证目标检测的连续性和准确性。
采用核密度估计算法得到可靠背景,通过试验准确地分割出前景物体1 利用最近的历史帧数据估计当前像素的概率密度,以适应不同的复杂背景场景1 结合阴影抑制技术,通过HSV 色彩的阴影抑制处理降低目标检测的虚警率,不仅...
一种基于阴影检测的视频SAR运动目标检测方法.docx
基于高斯混合模型的运动目标检测与阴影消除技术研究,傅昌宁,杨杰,本文在对高斯混合模型进行深入研究的基础上,提出了一种将高斯混合模型与HSV色彩空间相结合的方法来消除在运动目标检测中检测出的
基于使用统计假设检验方法检测变化区域的结果,利用YC b C r颜色空间的亮度、颜色信息,识别和消除视频序列图像中的阴影和反光等。试验表明,该文所提出的方法可以承受整体或局部的、缓慢或突然的背景光线变化,以及...
机器视觉识别人体行为中的运动阴影检测算法,盖萌萌,李团结,基于机器视觉的人体行为识别首先需对人体进行跟踪建模,但人体产生的阴影会带来很多问题,严重影响识别的正确率。首先证明了反照