基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

基于相关反馈的视频检索算法

针对信息检索中如何提高检索的精度问题,提出了一个基于相关反馈的视频检索算法。利用信号在神经网络中来回传递实现自动相关反馈,提高了检索精度,且最大限度地减少了相关反馈中人的参与,最后检索的结果是与查询最接近的一段视频片段。给出了神经网络的构造和具体的检索算法,并与基于关键帧的视频检索方法进行了比较。实验结果表明,用该算法检索的准确度比用基于关键帧的视频检索方法平均提高6%以上。     

基于Probit的犯罪嫌疑人判定方法研究

为了在涉案人群中实现计算机识别犯罪嫌疑人,协助办案并提高办案效率,提出了一种基于Probit模型的犯罪嫌疑人判定技术.采用聚类的分离算法、关联算法以及Probit模型的显著性水平参数发现重要属性,通过对重要属性提取后的数据进行训练得到犯罪风险判定模型.实验结果表明,该方法对嫌疑人判定的平均准确率达到90.5%,平均查全率达到92.7%,判定效果较好.     

一种视频时空特征提取算法及其应用研究

目前基于内容特征的视频检索系统,大多采用提取视频关键帧的颜色、纹理、形状等底层特征,来进行视频相识度匹配,这些底层特征是基于全局统计或者人工设计的特征提取方式,存在泛化抽象能力不强、易受光照和噪声的影响等问题,同时,由于未考虑视频帧时序上的关联性,导致视频检索精度偏低。为此,基于深度学习框架,提出了一种视频时空特征提取算法。该算法以关键帧附近16帧图像作为学习源,采用三维卷积神经网络,融合帧的内容特性和时序变化特性,获取4 096维特征向量作为新的视视时空特征描述子。在标准动作视频数据集UCF-101上进行实验,结果表明该特征能显著提高视频检索精度,在查全率为90%的情况下,平均查准率不低于84%,检索效果优于传统视频检索方法。     

基于内容的视频检索技术研究

本论文是一篇基于内容的视频检索技术研究,着重研究了视频分层结构的有关步骤及算法以及视频内容特征的提取。     

基于HOG-LBP特征和SVM分类器的视频摘要方法

为了提高视频摘要质量、高效地获取视频信息,提出了一种基于HOG-LBP特征和SVM分类器的视频摘要方法。首先,从分解到的视频序列中提取形状和纹理特征。其次,利用训练好的支持向量机对待检测图像进行分类,并将分类正确的帧暂定为关键帧。最后,运用图像余弦相似度方法剔除其中的冗余帧,并将最终保留下的关键帧按照原始视频中出现的时间顺序依次组合起来,形成视频摘要。实验结果表明,提出的算法在三个不同场景视频中提取关键帧的平均正确率达到94.08%,平均错误率仅为23.18%。算法提取到的关键帧准确率较高且内容具有代表性,视频摘要质量得到有效改善。     

基于PageRank算法的团伙犯罪中嫌疑人排名

为了从团伙犯罪中锁定核心犯罪嫌疑人,提高侦破案件的效率,本文提出了一种改进的PageRank算法分析团伙犯罪中各犯罪嫌疑人的嫌疑度值,通过主题相关性度量分析了嫌疑人与案件的关系,通过嫌疑人的重要性度量分析了嫌疑人在团伙犯罪中的地位。改进的算法可以有效协助侦查人员分析一个犯罪网络中各成员的关系,通过嫌疑度排序找出团伙中的核心人员和涉案人员,从而排除非涉案人员。通过一个案件实例验证了该算法的有效性,节省了办案人员的时间精力,提高办案效率。     

视频字幕提取技术在广电监测中的应用

视频中的字幕是内容的高度概括,尤其是新闻视频,更能彰显字幕在视频内容检索和监测方面的作用。分析新闻视频字幕的特点,研究视频字幕提取的关键技术。针对广电内容监测,设计新闻视频字幕提取的有关算法,实现仿真分析。结合监测的实际情况,选取不同的新闻视频进行测试分析,验证了视频字幕提取技术在广电监测方面的应用。     

基于时空上下文信息的混合交通视频检测算法

前景物体的边缘信息对混合交通视频检测的参数提取和表达具有非常重要的作用. 为克服孤立地利用当前图像无法准确提取边缘信息的问题,提出了基于时空上下文表达的混合交通边缘提取新算法. 在获取当前边缘信息基础上,结合运动目标的特征属性与时空上下文相关信息,通过检索文本的关联性,进行前景边缘提取. 实验表明,文中算法能够准确而充分利用上下文信息实现前景边缘的提取,前景边缘的有效提取率可达95%以上,为后续混合交通视频检测的分类识别和参数提取提供了有效的依据.      

基于内容的视频多模式检索方法

在视频数据的检索方法方面,采用单一媒体的处理技术比较多,基于视频数据所表现的内容语义进行检索的提案很少,而且能够将视频数据与其相关的其他形式的数据整合并高效利用,保障视频数据在安全、高效的网络下进行多模式检索的研究也不多见。在检索方法上从解决这个问题入手,提出了多模式的视频特征提取与检索方法。该方法从视频语义特征的角度构建视频数据的语义特征库,将与视频语义相关的声音、字幕、音乐、剧情脚本、新闻文稿等信息特征进行整合,以人像、字幕、语音、视频镜头识别和剧情脚本分析的组合技术,利用语音相关性测定、选择字幕帧,边缘提取、字幕区域二值化和小波包分解、核函数技术等方法从语音、视频中提取语义特征,建立视频数据语义特征的多模式提取和检索模型。     

一种新的视频字幕提取算法

提出一种基于边缘强度的视频图像字幕提取算法。此算法通过对图像进行锐化预处理, 使得对特定的视频序列可以达到较好的提取效果; 通过领域平均处理, 更好地分离了字幕区域和背景区域; 提出一个基于投影统计特征分析的算法, 能够更好、更高效、更精确地分离和提取字幕。实验证明, 该算法在效果上优于其他的算法, 并且该算法复杂度低, 实用价值高, 可以广泛用于视频编解码等过程中。     

一种新的视频字幕提取算法(英文)

提出一种基于边缘强度的视频图像字幕提取算法。此算法通过对图像进行锐化预处理,使得对特定的视频序列可以达到较好的提取效果;通过领域平均处理,更好地分离了字幕区域和背景区域;提出一个基于投影统计特征分析的算法,能够更好、更高效、更精确地分离和提取字幕。实验证明,该算法在效果上优于其他的算法,并且该算法复杂度低,实用价值高,可以广泛用于视频编解码等过程中。     

基于DCE算法的压缩域视频镜头分割方法

镜头分割是视频检索的结构化基础,为此提出一种高效的视频镜头分割方法.首先,在压缩域中提取视频流中I帧携带的特征信息,并生成帧间特征分布曲线;然后,利用离散曲线演化(DCE)算法对预处理过的曲线进行分析与演进;最后,分割出视频镜头并提取关键帧.试验结果表明:该方法充分考虑了视频编码的时序特点,具有较好的分割效果,鲁棒性强.     

最优距离聚类和特征融合表达的关键帧提取

为了提高视频关键帧提取的质量和效率,提出一种基于最优距离聚类和特征融合表达的视频关键帧提取算法。在视频帧间差异性分析基础上,寻找并确定最优帧间距离阈值,采用无监督聚类算法对帧间距离进行聚类,获得类别数目最优的类图像集;计算图像的颜色复杂度和信息熵并融合,按照类中图像特征值"平均"的思想提取类代表帧,组成视频关键帧。对4个监测视频进行实验,结果显示:该算法提取关键帧的平均保真度为96.72%、平均压缩率为96.42%,运行时间也较短,与两种典型的基于聚类的关键帧提取方法相比,在相同的压缩率情况下,算法保真度大幅度提高,而运行时间较小或相当。该算法解决了无监督聚类对阈值的依赖性问题,兼顾了视频中运动目标变化和环境异常两种情况,具有良好的性能和适应性。     

内容的新闻视频的切变镜头检测算法

为解决新闻视频组织和检索中对新闻视频进行基于内容分割的问题,提出了一种新的镜头分割方法。该方法利用相邻帧之间特征值之差初步判定镜头的切变位置,其特征值差阈值能自适应调整并对潜在的镜头切变位置进行闪光检测。试验结果表明,该算法能快速、准确地检测出新闻视频中的切变镜头。其中查全率和查准率平均能达到94%和89%,较原来方法都有所提高。     

治安监控视频中暴力行为的识别与检测

为了充分提取治安监控视频中的时空特征和时序特征,并对暴力行为进行准确的识别与检测,提出一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和卷积长短期记忆网络(Conv LSTM)的暴力行为识别算法。首先,采用一种通用视频描述符—3DCNN结构,提取视频的短时特征,这些特征封装了视频中与目标和场景相关的背景信息,然后,构建Conv LSTM网络对3DCNN提取的短时特征在时间轴上进行建模,进而充分提取视频的高层时序特征。最后,利用Sigmoid函数分类行为动作。为了验证该算法的高效性,对所提出的方法在暴力行为数据集Hockey上进行验证,达到了98.96%的识别精度。测试结果表明,该融合模型在检测效果上优于目前人工提取特征的方法和深度学习的方法。     

基于梯度提升决策树的城市车辆路径链重构

为了提取城市路网中车辆实际的行驶轨迹,支撑交通规划、设计、管理和评价等需求,提出了基于梯度提升决策树的城市车辆丢失路径链的重构方法。首先,根据车牌号码匹配目标车辆,以时间排序提取视频检测器获得的路径链,并结合交叉口邻接矩阵及路段行程时间估计进行路径链初次分离;然后,依据车辆出行特征和交通状况提取影响路径选择的关键特征,并基于此提出了基于梯度提升决策树的局部丢失路径链重构算法;最后,以某市南明区实际视频车牌识别数据为例,根据重构算法准确性和计算效率验证了文中算法与传统算法。结果表明,本文算法的重构准确率达到91%,对比传统算法,梯度提升决策树算法在车辆路径链重构方面有较大优势。     

基于视频车辆监控系统中智能调度策略的研究

基于视频的车辆监控系统中对各类视频监控设备进行整合、优化部署、统一调度、智能联动。本文主要对监控设备的智能调度策略和算法的研究,分析了快速锁定跟踪目标并进行分析预测,自动调度监控设备,保证受控目标始终处于监控范围内,达到对目标车辆的实时监控。     

基于动静背景下的视频对象自适应提取算法

在MPEG-4标准中提出了VOP(Video Object Planes)的概念,可以通过VOP实现基于内容的操作。这样,从场景中自动地分割出视频对象就成为基于对象视频编码的先决条件。为此,提出一种基于动静背景下的视频对象自适应提取算法。该算法可以自动提取动态背景、静态背景,也可以在视频序列中出现背景和对象都停止变化时实现视频对象的提取。同时,该算法引入了视频前景和背景预处理,克服了由于视频图像对比度低造成的提取出的部分视频对象轮廓不完整的问题。     

一种改进的高斯混合模型煤矸石视频检测方法

基于皮带运输机的监控视频,实现煤流中矸石的检测。由于皮带运输机视觉场景复杂、视频图像质量差,所以,采用改进的高斯混合模型提取视频背景,实现视频背景分离,从而实现煤矸石的检测和识别。为提高算法性能,采用粒子群优化算法对高斯混合模型参数进行优化与自整定。研究结果表明:所提算法对矸石的检测准确率达到95.83%,能够对皮带运输机上的煤矸石实现有效检测,为提高煤炭质量、保证皮带运输机安全运行提供有效保障。