·336 智能系统学报 第7卷 以此获得视觉关注节奏曲线。 从图2可以看出，视觉转移量大于15的帧中，第1 6)获得视觉关注节奏后，根据视觉转移量选定 帧和第2帧以及第2帧和第3帧之间基本上没有视觉 关键帧. 转移量的起伏变化，符合2.3所述的第2种形式，说明 2.3受关注事件报警或提示 此时刻事件的突发性.根据图2选出的关键帧如图3 视频中往往会出现一些与场景中大部分人的共 所示，图3包括第1个人进入监控（图3(a))、第2个人 性行为不一致的行为，或是场景中突然新增加一些 进人监控（图3(b)、第1个人离开（图3(c)、第2个 人、事物以及发生一系列新的动作的情况，比如人群 人从监控中离开（图3(d))的关键帧 在步行前进却有一个人跑步前进或突然有一个人闯 入一个环境中等.这些与人们的共性行为不一致的 行为的发生往往会引起观察者的注意，因此，它们往 往被认为是视频中的受关注事件 根据人眼的观看习惯，视觉转移的形式主要有 2种：1)视觉注视点频繁地发生转移；2)视觉转移隔 段时间才发生一次.第1种形式通常发生在事件 a第1个人出现时刻 )第2个人出现时刻 进行过程中.在这种情况下，由于视觉关注点转移的 时间间隔短，所以视觉转移量往往不大；而第2种形 式往往出现在新事件发生的时刻，这种情况通常是 在视觉关注点在某一区域保持了一段时间后才发生 的，因此，视觉转移量往往较大.所以，只要设定合适 的视觉转移量门限值，就可以从关键帧的候选帧中 (e)第1个人离开时刻 d第2个人离开时刻 选定表征事件发生的关键帧.在所选关键帧对应的 图3门限值为l5时视频“hall”中选出的关键顿 时刻进行报警或提示，以标示受关注事件的发生，就 Fig.3 The extracted key frames when the threshold is 15 可以达到事件检测的目的， 由图3可以看出根据视觉关注节奏曲线选出的 3实验结果及其分析 关键帧能够代表视频中主要受关注事件出现的时 刻，在这样的时刻进行报警，就可以达到事件智能检 实验采用的计算机配置为Pentium Dual-.Core 测的目的.实验中视频相邻2帧之间的变化所需的 CPUE5300@2.60GHz,2GB内存，Windows XP系 时间大约是0.00411s,能够证明该方法能够实时地 统中，仿真程序通过Matlab编程实现.在进行实验 检测事件.当设定门限值为10时，所选的关键帧如 时选用了标准的“Hall Monitor”视频，这个视频包括 图4所示，此时2个人进人监控后的一系列连续的 300帧.对每一帧进行动态关注模型、静态关注模型 动作（图4(c)~(f))被检测出，这时选出的帧处于 的提取并融合，根据局部灰度像素均值最大的方法 2个事件之间，表明了事件发展过程中的主要动作， 选择最受关注区域，进而得到图2所示的监控视频 即第1个人放下物体（图4(c)、(d)),第2个人拎 的视觉关注曲线，根据对“Hall Monitor'”视频的运动 起另一个物体（图4(e)、(f)) 量进行统计计算，设定转移量的门限值为15， 40 30 10 (a)第1个人出现时刻！ )第2个人出现时刻 30 100150200250300 帧数 图2视觉关注曲线 Fig.2 The curve of visual attention c第1个人开始放下物休 (第1个人放下物体