一种新的自适应镜头边界检测算法

针对镜头边界检测中存在的检测效果和检测阈值依赖人工经验的问题,提出了一种新的自适应镜头边界检测算法.该算法以视频帧窗口中亮度帧差到帧差均值的距离作为切变检测特征,根据该距离值的变化程度自动选取切变最优化阈值;以视频帧序列中的颜色帧差为渐变检测特征,对该帧差进行数量级量化,直接利用量化结果判定渐变,实现了镜头检测的自适应.实验结果表明,该算法对切变的查准率和查全率分别为96.74%和97.41%,对渐变的查准率和查全率分别为92.34%和89.67%,对于不同类型的视频检测效果稳定.     

一种基于内容的镜头边界快速检测方法

镜头边界检测是视频索引研究领域中的一项重要技术和基础步骤,近年来受到广泛的研究,但大量的研究过度关注算法的检测精度(从查全、查准两方面考虑)而忽略了算法的运算成本.就目前已有的框架和算法进行改进,提出一种兼顾检测精度和运算速度的镜头边界检测方法.该方法引入预处理技术,在进行镜头边界检测前过滤掉视频中不包含镜头转换的视频序列,从而在不失精度的前提下提高算法运行速度.试验证明该方法在提高检测速度的同时可以有效地检测出视频序列中的突变、渐变边界,并且获得了令人满意的精度.     

基于关键点匹配的视频镜头边界检测

镜头边界检测就是找到每个镜头的起始和结束帧,它是视频分析的基础,也是基于内容的视频检索的第一步.因此,其效率和准确度直接关系到整个视频检索的成败.然而,由于摄像头和物体运动的影响,现有的镜头边界检测的准确率较低.为了解决这个问题,论文提出了基于关键点匹配的镜头边界检测方法.该方法通过比较连续两帧关键点匹配的数量,确定镜头边界,并且具有较高的准确率.     

基于纹理和直方图特征相融合的镜头边界检测方法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术,对于数字视频镜头突变切换的检测,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度。因此,提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文通过小波变换得到视频帧的纹理特征,并将其与色彩直方图特征相融合,采用滑动窗口技术对视频镜头进行检测。实验表明,该方法能够有效地检测镜头突变,对镜头的渐变也能有较好地检测。     

基于纹理和直方图特征相融合的镜头边界检测方法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术,对于数字视频镜头突变切换的检测,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度。因此,提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文通过小波变换得到视频帧的纹理特征,并将其与色彩直方图特征相融合,采用滑动窗口技术对视频镜头进行检测。实验表明,该方法能够有效地检测镜头突变,对镜头的渐变也能有较好地检测。     

基于二次帧差与窗口最大值的镜头边界检测方法

针对突变和渐变的特点,提出了一种适合突变检测的二次帧差法和适合渐变检测的窗口最大值法.二次帧差法通过计算相邻帧差之间的二次帧差,有效地突出了突变的特征,而窗口最大值法通过计算非相邻帧之间的帧差有效地突出了渐变的特征.利用窗口最大值准确地找到了渐变的中心位置,两种方法的有机结合可有效地检测出几乎所有的突变和渐变.该方法不用设置全局阈值,适应性强,实验结果表明了该算法的有效性.     

一种基于Rough Set的视频镜头检测方法

镜头检测是基于内容的视频检索的重要基础。视频文档具有数据量巨大,抽象程度低等特点,对其进行有效的存储、检索成为需要解决的迫切问题。根据MPEG编码的特点,提出了一种基于Rough Set的镜头检测方法。该方法能有效地区分镜头运动与渐变。实验表明,利用本文方法进行镜头检测能取得较好的效果。     

基于可变窗的镜头边界检测算法

为了解决传统镜头边界检测算法的漏检和误检问题,对判决方法进行研究,提出了可变窗概念.当一个镜头中画面变化激烈时,减少窗口跨度;在平缓画面的镜头通过渐变过渡到另一个镜头时,增加窗口跨度.该算法统计各帧的分块直方图作为特征,结合可变窗判别机制,对非压缩域中的视频帧进行镜头边界检测.实验证明,该算法提高了整体镜头查全率,同时也降低了由于镜头画面激烈而发生的误检率.     

一种新的视频镜头边界检测及关键帧提取方法

根据视频邻域片段变化的特点提出了镜头边界系数模型,镜头边界系数具有良好的抗噪能力,且对视频帧的时域变化有较好的描述能力,可用于镜头边界检测与关键帧提取.它可以单独检测镜头边界,也可以与传统的基于帧差的镜头边界检测方法相结合检测镜头边界.在提取关键帧时,根据镜头边界系数的分布,自适应地确定镜头内的关键帧数,用非极大值抑制方法与基于镜头边界系数的优先级方法确定关键帧的位置.实验结果表明,该方法在镜头边界检测性能上要优于已有的基于帧差的镜头边界检测方法,提取的关键帧对镜头的视觉内容具有较好的表达能力,且可在视频回放时实时执行.     

基于灰度和直方图的阈值自适应镜头边界检测

镜头是对视频内容进行分析和检索的基础,研究镜头边界检测具有重要的现实意义。在对视频以及视频镜头边界检测的现有方法分析后,提出了一种改进的镜头边界检测算法——基于灰度和直方图的阈值自适应镜头边界检测算法。该算法是在应用自适应阚值的基础上,结合灰度图和直方图的特征总结出来的。实验结果表明这种改进的算法具有很好的突变镜头边界检测效果,同时该算法还对不同性质的视频有很好的适用性。     

视频镜头边界检测的实验设计

视频的镜头边界检测是视频处理技术的根本和关键。它有助于建立一个层次化的视频结构,从而有利于提取有意义的视频内容。在学术界得到广泛公认的是,镜头的边界检测是视频分析、处理和应用中的第一步骤。视频的镜头边界检测,长期以来吸引了众多学者的关注和研究。文中设计了一个检测视频镜头边界的实验：首先,使用91MPEG视频解码器得到视频帧序列;然后,提取视频帧的RGB颜色空间特征;最后,运用阈值判别方法,来检测视频镜头边界的变换。     

一种改进的互信息特征选取预处理算法

讨论了基于互信息的特征选取算法在文本分类中的性能问题,分析了利用这种特征选取算法存在分类精度不高的原因,认为互信息为负值的特征在分类中具有很重要的作用．在此基础上提出了一种基于互信息特征选取的改进算法,该算法加强了互信息为负值的特征在分类中的作用．实验结果表明,改进后的算法可以有效地提高文本分类精度。     

基于时域局部线性预测的视频镜头变换检测

提出了通过时域局部线性预测，在统一框架中准确、高效地检测视频镜头的切变和叠化等镜头变换的新方法．通过理论分析和基于视频数据的线性回归，分别得到叠化预测模式和平稳镜头预测模式．通过同时比较分析两个线性预测模式的误差，在统一框架中检测切变和叠化变换．由于直接在视频流压缩域中进行分析，因此节省了视频解码的时间．采用新方法检测时仅需要对整数进行加、减、比较和移位操作，计算复杂度很低，适合在低功耗、嵌入式设备上运行．采用MPEG-7标准测试视频的实验结果显示：切变检测查全率为95．5％，查准率为93．9%；叠化变换检测查全率为82．2%，查准率为76．0％．检测一段38min的视频耗时仅3．5s．     

CBVR中一种镜头边缘检测算法

镜头边缘检测是实现CBVR的一个重要的步骤．提出了忽略分块极大值的加权直方图的方法,并结合此概念及现有算法分别提出一种改进的窗口法来检测突变和一种改进的基于非相邻帧差法来检测渐变,更加精确地实现了镜头的分割以及对镜头边界点的定位．实验结果表明该算法行之有效．     

基于MPEG-7和消隐镜头检测的视频检索系统

视频是一种非格式化、时空并存、大数据量的媒体数据,传统的基于文本的信息查询技术已不能满足人们的要求,所以有关视频特征描述、查询、浏览及管理中存在的障碍亟需解决.本文在基于内容的视频检索系统中提出了一种消隐镜头的检测算法--基于局部特征时变一致性的检测算法.同时利用MPEG-7标准中描述符的结构定义描述视频检索系统的特征库,实验结果验证了系统的有效性.