一种视频镜头叠化检测的新方法

为了检测叠化镜头,利用非相邻帧之间灰度直方图变化以及叠化过程中图像灰度均值的变化特性,提出了一种叠化镜头检测方法.实验表明:该方法具有较高的叠化镜头检测精度,且对视频中对象的运动和摄像机的移动有较强的鲁棒性.     

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.     

基于HSV颜色空间的视频镜头检测

为了克服光线变化和运动对视频镜头检测的影响,本文提出了一种新的视频镜头检测算法.该算法把视频图像从RGB颜色空间映射到HSV颜色空间.再重新量化图像的H与S分量到127个色度区域,最后通过比较帧间图像在色度区域的重叠程度来检测镜头的变化.同时采取有效的虚假镜头分割分析机制以减少图像快速变化的影响.实验结果表明,本算法具有较高的准确率和查全率,并且有较快的处理速度,在视频镜头分割检测领域具有一定的实用价值.     

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.     

基于镜头内容的视频检索系统

针对已有检索系统的不足,设计并实现了一种基于镜头内容的视频检索系统.该系统在镜头边缘检测关键技术上,采用了一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头检测方法;在关键帧提取关键技术上,采用了一种基于多特征自适应阈值检测的关键帧提取方法,实现了对镜头内容的多层次描述,并且所选取的关键帧能够很好地反映视频内容.最后将研究方法通过检索平台进行了验证.     

利用相似性比较进行视频镜头检测的方法

随着多媒体技术的发展,大量的视频数据涌现.但由于视频数据是非结构性的数据,故而,为了便于视频的检索和浏览,必须对视频进行分段,将镜头作为分段的基本单元是比较合适的.通过改变两帧图像的分块相似度的定义对镜头进行突变检测,然后利用小波变换对分块图像进行多尺度分解,以提取图像的边缘特征;最后结合这两种特征,对镜头进行渐变检测,数值试验表明,所利用的方法对各种类型的视频能够很好的检测出其中的突变型镜头和渐变型镜头.     

利用相似性比较进行视频镜头检测的方法

随着多媒体技术的发展,大量的视频数据涌现。但由于视频数据是非结构性的数据,故而,为了便于视频的检索和浏览,必须对视频进行分段,将镜头作为分段的基本单元是比较合适的。通过改变两帧图像的分块相似度的定义对镜头进行突变检测,然后利用小波变换对分块图像进行多尺度分解,以提取图像的边缘特征;最后结合这两种特征,对镜头进行渐变检测,数值试验表明,所利用的方法对各种类型的视频能够很好的检测出其中的突变型镜头和渐变型镜头。     

基于HSV颜色空间的视频镜头检测算法

根据视频镜头与镜头切换时颜色特征的变化,提出了一种基于HSV（色调Hue,饱和度Saturation和亮度值Value）颜色空间的镜头检测算法。该算法充分利用视频同一镜头背景变化不大的特点,以H、S、V三个颜色分量的均值和方差作为特征参数,计算两帧之间的颜色差异度,从而克服了同一镜头内相邻帧的细微变化的影响,能有效的检测出视频中镜头切换的位置。     

基于双重检测模型的视频镜头分割算法

提出一种基于自适应双重检测模型的视频镜头分割算法.该算法分为初检和复检两阶段,初检提出了基于人类视觉特征的非均匀分块的概念,并结合滑动窗口自适应二分查找算法进行镜头边界检测;复检过程利用尺度不变特征变换算法对初检得到的镜头边界进行匹配,排除初检中的误检.视频测试结果表明,该算法对多种不同类型的视频能同时提高切变和渐变镜头边界检测的效果.     

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。     

一种改进的基于互信息量的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的基础环节。由于视频类型与内容众多,目前镜头边界检测中存在阈值选取困难、查全率和查准率不高等问题。针对以上问题提出一种改进的基于互信息量的镜头边界检测算法,在字幕检测定位算法有效定位字幕区域的基础上,通过比较非字幕、非四角区域HSV空间直方图求取的相邻帧间互信息量的差异程度,实现镜头边界检测。实验表明,与当前应用最广泛且比较有效的双阈值算法相比,突变镜头检测综合性能平均提高12.4%,渐变镜头检测综合性能平均提高8.2%,通过自适应阈值的选取,有效解决了阈值依赖人工经验选取的问题;与当前已提出的基于互信息量的镜头边界检测算法相比,该算法降低了计算复杂度、几乎能检测所有的淡入淡出镜头边界,并使得镜头边界检测具有较高的查全率与查准率。     

一种基于镜头切换和文本检测的广告检测算法

针对广告的两个基本特征： 镜头切换较频繁和经常突显商标信息, 提出一种基于镜头切换和文本检测的广告检测算法. 该算法先对各相邻帧进行直方图差分, 再对剪切、 消融、 淡入淡出和划变4种常见的镜头切换方式进行分析和识别, 实现了镜头切换检测. 对于镜头切换频率较低的广告, 通过基于最大梯度差分的文本检测方法检测广告商标信息, 实现了广告自动检测系统. 实验结果表明, 对于约15 min的视频序列, 该检测算法可获得83.32%的正确率, 可初步满足广告检测的要求.     

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.     

视频序列中的镜头渐变识别

淡入、淡出和消隐的共同特点是两个镜头之问的切换一个渐变的线性过程。渐变镜头切换识别是视频后台处理和视频数据库检索的关键技术之一。文中提出了自动检测视频序列中渐变镜头切换的数据驱动方法,首先建立了统一的渐变镜头切换模型,然后根据帧问差的统计特征,提出了淡入、淡出和消隐镜头切换识别的算法,最后给出了算法的实验结果。实验表明该算法具有较好的识别效果。     

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.     

混沌时间序列的局部线性预测改进

在对混沌时间序列经典局部线性预测的基础上,考虑邻近点变化趋势与预测点变化趋势一致性对预测结果的影响,加入邻近点前一点到邻近点的轨迹与预测点前一点到预测点的轨迹的夹角这一参数来进行预测,提高对混沌时间序列的预测精度.     

基于颜色加权的新闻视频镜头检测方法

针对新闻视频镜头切变时颜色特征的变化, 提出了一种基于颜色直方图加权的方法, 即采用加权颜色直方图作为特征求相邻两帧的帧间差, 并与自适应阈值进行比较, 确定潜在的镜头边界。同时针对新闻视频中经常出现的闪光灯现象对镜头检测的影响, 采用改进的滑动窗口法进行二次检验, 进一步确定镜头边界, 有效减少了视频中物体运动过快对镜头边界检测的影响。实验结果表明, 该方法与传统方法相比, 其检测效果较好, 且计算复杂度低, 易于实现。