一种基于微分算子的视频重复次数估计方法

摘要

本发明中提出的一种基于微分算子的视频重复次数估计方法，其主要内容包括：目标实例定位、目标的时变信号表示和重复性估计，其过程为，对于输入的视频，先利用光流法分割出视频中的运动前景，通过分割出的运动前景对目标实例进行定位；然后，通过测量平均池流场和流场的微分构造一组不同的时变流信号，最后，对目标的时变信号进行时频分解，利用一种选择机制估计出重复的次数并且挑选最具识别性的信号。本发明解决了以往对非静止的不规律的运动的重复性估计准确率不高的问题，能够有效地处理现实视频中复杂的图像、摄像机的运动和非固定性等问题，并能根据估计结果的质量评估自动选择最具鉴别性的信号。