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.     

融合图像边缘和区域特征的道路检测算法

利用图像分割技术对车载视频进行图像处理,提取道路信息,以用于智能车自动驾驶.首先,将彩色通道图像转换成灰度图像,并进行直方图均衡化和滤波预处理;然后,利用自定义差分算子和区域生长法,进一步对处理后的灰度图像进行分割,分别获得图像的边缘和区域特征.最后,结合区域和边缘分割的互补特性,提出一个融合两者信息的分割算法,对不同条件下获得的车载视频进行图像分割,实现道路检测.实验结果表明,所提出的方法能够获得边缘精确平滑、区域均匀的道路分割,而且算法具备较好的实时性和鲁棒性.     

基于累计直方图的视频色彩风格分类

在进行图像模式识别时,经常利用颜色直方图进行目标识别,由于不同色彩风格中的相同目标往往会有不同的颜色特征,有必要对其进行色彩风格分类.由此提出一种利用HSI颜色空间中饱和度(S)的累计直方图进行视频色彩风格分类的方法.通过对大量视频进行训练,得到训练视频的饱和度(S)分量的累计直方图,利用矩分析法得到直方图的均值和方差...     

基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法

提出一种基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法.第1级分类器利用分段视频首尾帧直方图距离,结合滑动窗口和陷波方法计算分段视频的特征向量,通过支持向量机来分类筛选含有镜头边界的子段;第2级分类器根据不同间距的帧间直方图的距离特征,采用时间窗口法构造特征向量,利用二叉树支持向量机多分类策略检测镜头边界的位置.结果表明,所提出的方法能够同时提高切变和渐变的镜头边界的检测效果.     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

基于融合MPEG-7描述子和二次预测机制的视频自动分类算法

针对互联网上日益增长的视频数量，提出了一种大量融合MPEG 7描述子并启用二次预测机制的视频自动分类方法.研究了颜色、纹理、形状、运动等9种MPEG 7描述子，从5类视频中提取并融合这些描述子作为视频的整体特征，输入支持向量机（SVM）中进行模型训练和预测.在传统支持向量机的1 1方法中，通过启用二次预测机制来提高分类的准确率.实验结果表明，该方法与其他方法相比有较高的准确率，适合大规模、复杂环境下的视频自动分类任务.     

隐马尔科夫模型在三维模型自动分类中的应用

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)和最大期望(EM)算法的三维模型自动分类方法。将HMM引入三维模型自动分类问题中使得更多先验知识在分类过程中被利用。算法首先对三维模型进行预处理和组合切分,并提取各切分部分的形状直方图特征。对形状直方图特征进行离散归一化后形成HMM模型在某一时刻的观测值,这些观测值将用来训练HMM参数。HMM参数通过EM算法进行估计。最后通过计算未知模型和各类模型的HMM参数间的最大后验概率,获得三维模型的分类结果。在HMM建模过程中利用HMM本身所具有的时序性来描述三维模型的空间几何结构和局部几何特征。实验表明该方法在三维模型自动分类中有较高的准确率。     

基于CLAHE的DSP实时去雾系统

为了解决户外监控系统在雾天视频清晰度较低的问题,设计了一种以DSP TMS320DM642为硬件核心,以限定对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）为去雾算法的视频实时去雾系统.算法首先将原始图像分割成若干个大小相同的子区域,然后选取特定值截取每个子区域的直方图,并将截取下的像素均匀分配到每个灰度级,最终得到限定对比度直方图.实验结果表明,该系统能够有效提高雾天视频清晰度.     

一种基于机器学习的视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是基于内容视频检索中的第一步,在视频分析中扮演着重要角色。在此基于统一的机器学习框架,提出一种新颖的模式分类方法来解决新闻和广告视频中镜头检测问题。该方法利用支持向量机将镜头分为无场景变化、切变以及大场景变化;在大场景变化中,进行快速运动和渐变的分类。同时研究了以往同类工作中所忽视的不平衡样本分类问题。实验结果表明该方法能有效检测出新闻和广告视频中的镜头转换。     

一种针对加性空域掩密算法的通用掩密分析技术

为了提高通用掩密分析技术的检测性能，针对基于加性噪声的空域掩密技术设计了一种通用掩密分析算法，通过分析LSB、＋-k（k=1，3，5）和SM算法所引入的掩密噪声对图像差分直方图产生的影响，提出分别利用差分直方图分布的高阶统计矩和差分直方图曲线下特殊区域之间的面积比值作为分类特征的掩密分析特征选择算法，分别利用该算法和Farid的通用算法对由LSB、＋-k（k=1，3，5）算法掩密后的图像进行检测，实验结果表明，对于不同的嵌入消息比例，该算法的掩密检测率较Farid的算法都有了大幅度的提高。     

一种MPEG压缩视频的快速视频分割方法

针对越来越多的视频数据以压缩形式存在的现状,提出一种MPEG（移动图像专家组）压缩视频的快速镜头边界检测算法,利用DC（直流分量）序列计算HSV（色调、饱和度和亮度）颜色空间的直方图差,通过二次处理去除由闪光灯和渐变过程不连续引起的错误分割,使误检率大大下降,该算法对双阈值比较方法进行了改进,能更好地检测出包含停顿的镜头渐变。     

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。     

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。     

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。     

基于多特征融合和小波去噪的镜头渐变检测方法

镜头检测在视频检索中起着关键的作用.镜头渐变检测已有许多成熟的方法,如何识别镜头渐变是视频分割中的重点.将视频的多帧差序列视为一维信号,提出了一种基于多特征融合和小波去噪的二次帧差滑动窗口镜头边界检测算法,该方法能同时检测出镜头的切变和渐变,实验表明该方法在一定程度上克服了由于摄像机不规则运动、光影变化、画面中物体快速运动等造成的影响,通过对不同视频片段的测试和比较,表明该算法能较好地实现镜头的突变和渐变检测.     

基于场记板中数字识别的自动顺片技术

影片素材拍摄完成后,需要根据拍摄进度将每个场景的待用镜头按照剧情顺序重新排列,以便为后续的精细剪接做准备。由于每个镜头的拍摄是从场记板开始;且场记板记录了当前镜头的顺序信息,因此提出一种基于场记板上数字识别的自动顺片技术;该技术首先利用基于场记板信息的两级直方图突变镜头检测算法对视频序列进行镜头分割,在每个镜头中找到含场记板的帧;并从中分割出场记板区域。然后采用霍夫变换几何检测方法,从场记板区域中定位出数字区域。最后基于改进的BP神经网络对手写数字进行识别,从而完成自动顺片。实际应用结果表明,提出的新技术完全自动化、计算精度高、大大提高了工作效率,能够满足实际应用的需求。     

A Study of Video Scenes Clustering Based on Shot Key Frames

0IntroductionRgecreonwtlinyg ,itnhcer aeapspienagrlayn.ceI nan tdh eus per oofce mssuilntig m oefdi aal lh akviend bsee onfmedia ,that of video dataisthe most challengingtask,for vid-eo dataincludes other kinds of media data.Itis difficult to an-alyze, browse and retrieve video data stream due to theirlengths and non-structure characteristics .Inthe past ,the study of video datafocus onthe shots de-tection and videoretrieve based onshot .Butin most video da-ta,the content granularity of shot …     

基于多特征融合和小波去噪的镜头渐变检测方法

镜头检测在视频检索中起着关键的作用。镜头渐变检测已有许多成熟的方法,如何识别镜头渐变是视频分割中的重点。将视频的多帧差序列视为一维信号,提出了一种基于多特征融合和小波去噪的二次帧差滑动窗口镜头边界检测算法,该方法能同时检测出镜头的切变和渐变,实验表明该方法在一定程度上克服了由于摄像机不规则运动、光影变化、画面中物体快速运动等造成的影响,通过对不同视频片段的测试和比较,表明该算法能较好地实现镜头的突变和渐变检测。