[发明专利]基于感兴趣区域相似性特征和根据极值选取参考帧的周期行为的检测方法

权利要求书

1.一种基于感兴趣区域相似性特征和根据极值选取参考帧的周期行为的检测方法，其特征在于该检测方法至少包含以下步骤：

　　第一步：对于一个输入的视频序列，首先进行前景提取和对齐；

第二步：根据视频帧间差提取出运动发生的区域，之后通过一种基于凸包的方法将运动的感兴趣区域提取出来；

       第三步：对每个感兴趣区域进行特征的提取；

第四步：计算两帧之间基于感兴趣区域特征的相似性；

第五步：根据帧间的相似性构造相似图；

第六步：通过一个基于极值的方法来选择最佳的参考帧；

第七步：根据所有帧和参考帧的相似性得到波形，并估计运动的周期。

2.根据权利要求 1 所述的基于感兴趣区域相似性特征和根据极值选取参考帧的周期行为的检测方法，其特征在于第一步中，用背景减去，帧间差或者深度摄像头方法提取前景并对于位置有变化的运动，比如跑步，行走，把所有帧的前景进行对齐。

3.根据权利要求 1 所述的基于感兴趣区域相似性特征和根据极值选取参考帧的周期行为的检测方法，其特征在于第二步中所述的方法计算出二进制变化图像BCI并提取感兴趣区域： 

　　　　　　                                                　　　　　　　

式中F_i(x, y)表示第i帧图像(x,y)点是否属于前景点，1则说明是前景点，0则不是前景点；N是输入视频的帧数，T为一个预设的阈值；

       之后，本发明将BCI分割成若干个连通区域，之后将每个连通区域的凸包计算出来，我们用R_i代表第i个连通区域，C_i代表R_i的凸包，并按照下式计算出每个凸包中非0元素的比例：

其中A(R_i)是R_i中像素的个数，A(C_i)是C_i中像素的个数，凸包中非0元素的比例越高就说明这个凸包被连通区域充分占据，如果这个比例太低（比如低于一个阈值Th_i），就说明这个凸包没有很好的和对应的连通区域合适，用下面的方法对这些比例太低的凸包进行进一步的分割；

将C_i中的非0的元素投影到x周和y轴上，得到两个直方图，之后找到这两个直方图的峰值x_m和y_m；

之后R_i被两条线x=x_m和y=y_m分割成几个小的连通区域；

最后再计算这些凸包的非零元素的比例，判断是否需要对这些区域进行重新分割

之后每个面积大于一个阈值的C_i会被选择成为感兴趣区域。

4.根据权利要求 1所述的基于感兴趣区域相似性特征和根据极值选取参考帧的周期行为的检测方法，其特征在于第三步中，对第二步得到的每个感兴趣区域进行特征的提取，包括直接在原始的彩色图片上或者前景上进行各种不同的特征。