[发明专利]基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法，主要解决现有技术不能滤除视频静止背景干扰和闪光点及收敛速度缓慢，分解误差过大的问题。其实现步骤是：首先将视频以目标帧为中心转化为视频帧组，并将视频帧组转化为非负矩阵；接着对非负矩阵进行部分稀疏约束非负矩阵分解方法分解，对部分基矩阵列向量添加稀疏约束，使用添加稀疏约束的部分基矩阵列向量和对应的系数矩阵加权求和求取目标帧运动向量；最后将目标帧运动向量转化为目标帧运动特征。本发明可用于目标追踪和视频监控中，以快速、准确、有效的提取视频运动特征。

主权项

1.一种基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法，包括如下步骤：(1)以待提取运动特征的目标帧f为中心，目标帧f为m×n大小的矩阵，选取原始视频v中目标帧f前后各10个视频帧，将这21个视频帧构成一个3维视频帧组V，目标帧f为3维视频帧组V的第11帧；(2)将3维的视频帧组V转化为2维的非负矩阵B；(3)利用部分稀疏约束非负矩阵分解方法，将2维非负矩阵B分解为两个矩阵的乘积：B≈WH，其中，H为2维非负矩阵B分解得到的系数矩阵，W为2维非负矩阵B分解得到的基矩阵，基矩阵W的总列数为r；(4)对基矩阵W中前r-1列添加稀疏约束，得到稀疏约束后的列向量：i＝1，2，L，r-1，其中，w_i表示基矩阵W的第i列，R为w_i所含元素总个数，|| ||₂表示2范数，|| ||₀表示0范数，s为稀疏度；(5)对w_i′和目标帧f对应的系数矩阵H进行加权求和，得到目标帧f中含有mn个元素的运动列向量：其中，H(i，11)表示系数矩阵H中第i行第11列的元素值，运动向量mov中的元素值越大，则表示相应位置的运动越剧烈；(6)按顺序依次选取运动列向量mov中m个元素组成列向量v_h，并将v_h，h＝1，2，L，n，按顺序依次排列构成矩阵M′＝[v₁，v₂，L，v_n]，该矩阵M′即为目标帧f的运动特征。