Fuzzy metrical system for compressed telesurveillance databases indexing نظام قياسي ضبابي لفهرسة قواعد بيانات أنظمة المراقبة عن بعد

Abstract

This paper proposes a video retrieval system from compressed outdoor video surveillance databases The aim is to extract moving objects from frames provided by MPEG video stream in order to classify them into predefined categories according to imagebased properties and then robustly index them The principal idea is to combine between useful properties of metrical classification and the notion of temporal consistency Fuzzy geometry classification is used in order to provide an efficient method to classify motion regions into three generic categories pedestrian vehicle and no identified object The temporal consistency provides a robust classification to changes of objects appearance and occlusion of object motion The classified motion regions are used as templates for metrical training algorithms and as keys for tree indexing technique

نقترح في هذا البحث بناء نظام استرجاع مرئي من قواعد بيانات تحتوي على فيديو مضغوطة MPEG خاصة بنظام مراقبة خارجية الهدف هو تحديد الأشياء المتحركة بعد ذلك يتم تصنيف هذه المناطق المتحركة إلى فئات محددة وفق الخصائص الأساسية للصور والمؤشرات القوية الموجودة فيها الفكرة الرئيسية التي تم تطبيقها هي الجمع بين الخاصيات القياسية ومفهوم التماثل الزمني تكمن خصوصية طريقتنا في استخدام مفاهيم الهندسة الضبابية التي تضمن أحسن أداء في عملية تصنيف الأشياء المتحركة إلى ثلاث فئات فئة المترجلون، فئة السيارات وفئة الأشياء غير المعروفة وقد تم اقتراح التماثل الزمني كطريقة فعالة لمعالجة التغييرات التي تحدث على مظهر الأشياء المتحركة من جهة ومن جهة أخرى لإيجاد الحلول الفعالة للمشاكل التي قد تحدث نتيجة تداخل وتطابق هذه الأشياء المتحركة تستعمل الأشياء المتحركة التي وقع تصنيفها كأدوات قياس على مستوى خوارزميات التدريب القياسي وأيضا كمفاتيح في بناء تقنية الفهرسة الشجرية