视频轨迹特征改进版本iDT（improve Dense Trajectory)

本文详细介绍了稠密轨迹特征算法的原理及应用过程，包括多尺度密集点采样、连续时间上轨迹点提取描述等关键步骤，并提供了安装及运行过程中可能遇到的问题解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

最近项目需要，用到了稠密轨迹特征这个在深度学习之前的优秀算法，学习到不少知识，及时记录以便回顾。

算法论文和程序代码下载可在这篇博客中找到：http://blog.youkuaiyun.com/wzmsltw/article/details/53023363

算法原理

原理示意图

稠密轨迹特征改进版本的主要思路是：

多尺度密集点采样（设置限定阈值）
连续时间上轨迹点提取描述（连续帧图上跟踪计算特征点并连接形成轨迹）
多尺度提取描述子信息（HOF，HOG，MBH）
surf计算背景偏移情况，去掉人体运动特征点，补偿相机位移，减少误差
Fisher Vector编码，相比较原来的bag of features效果提高显著

使用过程

下载源代码后，按readme要求安装opencv和ffmpeg软件，其实版本不用对应，我用的opencv2.4.9也是没问题的。
在安装ffmpeg时出现如下问题：

问题1：

doc/ffplay.pod around line 9413: Non-ASCII character seen before =encoding in '8�8'. 
Assuming UTF-8
POD document had syntax errors at /usr/bin/pod2man line 68.
doc/Makefile:53: recipe for target 'doc/ffplay.1' failed
make: *** [doc/ffplay.1] Error 255
make: *** 正在等待未完成的任务....
doc/ffmpeg.pod around line 11765: Non-ASCII character seen before =encoding in '8�8'. 
Assuming UTF-8
POD document had syntax errors at /usr/bin/pod2man line 68.
doc/Makefile:53: recipe for target 'doc/ffmpeg.1' failed
make: *** [doc/ffmpeg.1] Error 255

方法：脚本/usr/bin/pod2man对应格式应从ascii转为unix，找到对应文件，编辑并强制转换格式
（1）sudo vi filename
（2）set ff? (如果不是unix，使用set ff=unix强制转换并保存）

问题2：

编译idt时，提示/usr/bin/ld: 找不到 -libavdevice.so

（1）在文件中寻找对应链接库，语句：ldd which ffmpeg,查找哪些链接库缺少
（2）搜索这些库在文件中的哪些位置？ sudo find / -name “libavdevice.so.54”
（3）在对应目录下确认并记住路径，在环境变量中添加
include文件夹下：/etc/ld.so.conf.d/*.conf
在文本中加入刚才确认路径
sudo ldconfig完成配置
（4）重新编译ffmpeg

安装依赖库之后就可以顺利运行iDT程序了，进入文件夹后直接：make，就会在release文件夹中出现：dense_trajectory的应用程序，按照readme教程使用运行即可。

此程序只包含IDT论文中的特征描述子生成，不包括Fisher Vector编码和svm分类，后续处理需要其他软件，具体可参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/Cheese_pop/article/details/78621301 ，这篇博客中包含全部的iDT程序应用和循环遍历数据库的小程序，十分实用。