智能液体微型镜头问世

最近，科学家研制出一种新型智能液体微型镜头。尽管这种镜头体积十分微小，但其功能不可小觑。传统的人造光学聚焦系统是通过镜头的物理位移实现的，但随着微型技术的发展，利用复杂的机械方法来调整光学性能显然有点不合时宜了。今天，科学家研制出的智能液体微型镜头，其形状可在睫状肌的作用下自动调节，使得人眼很容易完成对不同距离的聚焦过程。这种液体镜头之所以可以自动调焦，其关键作用的部件就是能够对刺激做出及时响应的水凝胶。水凝胶被集成进一个微流系统并扮演液滴容器的角色，通过水凝胶对刺激的同步感应，进而促进液滴的形状调节而实现焦距的调节。     

一种基于互信息量的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础,关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架.介绍了目前的关键帧提取技术,提出了一种基于互信息量的关键帧提取方法,实验证明该方法能较好地提取出视频序列的关键帧.     

基于内容的视频检索技术的双屏互动系统实现

近年来双屏互动系统得到了普及和发展,随着多媒体视频数据量迅猛增长,视频数据的检索成了约束双屏互动系统的主要问题,视频数据检索的准确性和效率直接决定了系统的性能.通过内容视频检索技术的双屏互动系统,研究并改进了镜头检测、关键帧确定和特征提取以及特征匹配等主要技术环节,实现了一个双屏互动系统.实验表明:基于内容的视频检索技术可以实现双屏互动,具有一定的实用价值,也是双屏互动系统未来研究和发展的方向.     

人物报道:镜头如何对准人

电视新闻人物报道是推荐典型人物事迹的一种手段,本文从电视声画合一;捕捉人物典型细节、情节;写人写事有机结合三个方面诠释电视新闻如何用镜头做好人物报道。     

基于内容的视频信息检索

本文从基于内容的视频信息检索技术的优点和系统结构出发,对基于内容的视频检索系统的功能模块(视频录入、镜头检测、关键帧提取、视频描述、可视化界面)的功能和相关实现技术作了一定的介绍,重点讨论了与压缩域视频相关的技术.最后提出了进一步研究的问题.     

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.     

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.     

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。     

基于均值散度直方图的镜头分割算法

提出一种新的镜头边界枪测算法.该算法充分利用视频帧中的颜色信息,提取每帧的矢量特征值.形成视频帧特征值序列.针对该特征值序列的滑动窗口引入散度算法和非参数密度估计法.根据特定视频帧矢量值在滑动窗口中两个不同概率密度值的相异性特征.得到该帧在两种不同概率分布下的散度值;同时,提出一种新的基于统计学的自动阈值获取方案,能很好地检测出切变和渐变.对多种类型的视频序列进行测试的实验结果表明,检测结果达到了95.3%的查全率和95.2%的查准率.     

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.