获取视频特征的一种方法

根据目前的技术水平,在建立多层次分段模型的基础上,识别出现视频流中的镜头,利用光流图象序列分析技术处理镜头中的代表帧及其邻接帧,获取视频数据流中镜头的运动特征。所提出的方法既能获取镜砂的平移运动特征,也能获取镜头的旋转运动特征。     

足球视频镜头分类方法

根据视频语义分析和视频摘要等应用对于视频数据结构化的需求,提出了一种针对足球视频的镜头分类方法.通过logo模板匹配检测并定位出视频中的慢镜头,对其余的正常比赛部分做镜头边界检测完成视频切分.基于分块的思想,对正常比赛镜头帧计算其各块的场地像素比率值作为特征,利用SVM分类器将正常比赛镜头分为远镜头、中镜头、球员特写或场外镜头3类.至此,整个视频流可以表示为结构化的四类镜头类型标示序列.实验结果表明,该方法在视频切分和镜头类型识别的准确性方面具有良好的效果.     

一种层次视频摘要生成方法

视频摘要是视频内容的一种压缩表示方式。为了能够更好地浏览视频，提出了一种根据浏览或检索的粒度不同来建立两种层次视频摘要(镜头级和场景级)的思想，并给出了一种视频摘要生成方法：首先用一种根据内容变化自动提取镜头内关键帧的方法来实现关键帧的提取；继而用一种改进的时间自适应算法通过镜头的组合来得到场景；最后在场景级用最小生成树方法提取代表帧。由于关键帧和代表帧分别代表了它们所在镜头和场景的主要内容，因此它们的序列就构成了视频总结。一些电影视频片段检验的实验结果表明，这种生成方法能够较好地提供粗细两种粒度的视频内容总结。     

基于时序结构图的视频流描述方法

通过对视频流的分解可以获得基于关键帧集的视频流表示,但这种表示方法不能反映出视频流中隐藏的故事发展关系,为揭示这种关系,提出了一种视频流的快速聚类算法,用于对视频流分解单元进行相关性分析,该算法通过检测视频镜头间的相似性和连续性,实现把来自同一摄像机的视频镜头归并入同一视频类,并帱此得到而且为矿山频流的快速浏览和检索提供了新的思路。     

一种从MPEG视频流中快速分割镜头的算法

镜头分割算法是实现视频检索的关键，本文提出一种针对MPEG视频流的快速分割镜头的算法，介绍了该算法的基本原理与实现过程。该算法利用压缩视频中的可用信息，通过计算帧的内编码宏块数量的比例作为是否需要进行镜头分割判别的标识，进而计算MPEG视频流B帧各宏块编码类型来检测发生镜头分割的帧住置，并进行了相关的实验。实验
结果表明，该算法能快速有效地检测镜头分割，且计算量较小。     

一种层次的电影视频摘要生成方法

合理地组织视频数据对于基于内容的视频分析和检索有着重要的意义。提出了一种基于运动注意力模型的电影视频摘要生成方法。首先给出了一种基于滑动镜头窗的聚类算法将相似的镜头组织成为镜头类;然后根据电影视频场景内容的发展模式,在定义两个镜头类的3种时序关系的基础上,提出了一种基于镜头类之间的时空约束关系的场景检测方法;最后利用运动注意力模型选择场景中的重要镜头和代表帧,由选择的代表帧集合和重要镜头的关键帧集合建立层次视频摘要(场景级和镜头级)。该方法较全面地涵盖了视频内容,又突出了视频中的重要内容,能够很好地应用于电影视频的快速浏览和检索。     

提升方案小波和HVS下的自适应视频水印算法研究

提出一种基于小波域与HVS特性的自适应视频水印盲提取算法.算法首先将视频流分割成一个个镜头,并通过密钥从中选取嵌入水印信息的若干镜头,镜头中的视频帧图像与灰度水印图像均被变换到小波域中,并将水印图像的小波域系数按照小波树结构重新进行分块并按位平面重要次序形成水印序列;水印的嵌入是按照子带到子带的顺序进行的,水印序列被嵌入到视频帧图像相应子带的重要系数中;此外,水印的嵌入充分考虑了HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使得水印的嵌入强度具有自适应性,从而保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性.试验结果表明,所给出的算法对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG-4压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性.     

镜头频度用于视频检索的研究

在电影、电视等观赏类视频信号中,情节的紧张程度一般都在镜头的切换频率上得以体现,而在对此类视频信号的检索中,用户往往希望能够根据情节紧张程度来进行检索.文章提出了对此类视频信号的镜头切换频率进行度量,并根据得到的镜头频度进行视频检索的方法,给出了视频流的镜头分割算法,以及为减小漏分/错分影响所采用的镜头频度度量——镜头平均帧数的鲁棒计算方法.文章还阐述了利用镜头频度进行视频检索的基本思想及算法细节,并给出了对于实际影片视频信号检索的实验结果和分析.     

一种低比特率变化的高容量HEVC视频数据隐藏方法

适用于高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）视频的数据隐藏方案相对较少,现有方案大多无法充分利用所有类型视频帧,并且存在嵌入容量不高或载密视频流比特率增加较大等问题．文中提出了一种HEVC视频数据隐藏方法,利用HEVC视频新的编码元素实现在不同类型视频帧中的数据嵌入．该方法主要包括三种嵌入模式：修改编码树单元的样值自适应补偿值（Sample Adaptive Offset,SAO）、交换16×16、8×8和4×4编码单元中的残差系数以及改变4×4变换跳过块的符号位．实验结果表明,所提出的方法具有较好的嵌入不可感知性和较高的嵌入容量,并对视频流比特率影响很小．与最近提出的方案相比,载密视频具有更高的视觉质量和更小的比特率增加．     

用无监督模糊聚类方法进行视频内容的分层表示

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须用简明的方式表示视频的内容。由于视频数据具有层次性结构,在镜头边界检测后,可以利用聚类方法按不同的相似性尺度选取代表帧和代表镜头,对视频内容进行抽象概括的表示。文中提出了一种基于无监督模糊聚类对视频内容进行分层表示的算法,它用无监督聚类方法选取镜头的代表帧,并用模糊聚类算法对代表帧进行层次化聚类以选取代表镜头和代表场景。实验结果表明这种方法可以较好地概括视频的内容,方便用户检索和浏览。     

A hierarchical organization scheme for video data

Video stream is based on bits of imagery and is thus difficult to be perceived (by machine) in the content level. To access video content, a suitable organization of video data is critical. This paper proposes a hierarchical structure and a process scheme for organizing video data to facilitate indexing, browsing and querying. Four layers can be distinguished, that is: video program, episode, shot and frame. This hierarchy provides an efficient and flexible structure as well as compact and meaningful abstraction of video program. To achieve such an organization, not only the boundary detection of shots and episodes, but also the extraction of key-frames for shots and the selection of representative shots and frames for episodes are important. Suitable criteria and methods for above tasks are proposed and these techniques have been integrated into a workable system. A number of organization experiments using real video data are performed and some results are presented, which show the effectiveness of the proposed organization scheme and techniques.     

Automatic scene detection for advanced story retrieval

Browsing video scenes is just the process to unfold the story scenarios of a long video archive, which can help users to locate their desired video segments quickly and efficiently. Automatic scene detection of a long video stream file is hence the first and crucial step toward a concise and comprehensive content-based representation for indexing, browsing and retrieval purposes. In this paper, we present a novel scene detection scheme for various video types. We first detect video shot using a coarse-to-fine algorithm. The key frames without useful information are detected and removed using template matching. Spatio-temporal coherent shots are then grouped into the same scene based on the temporal constraint of video content and visual similarity of shot activity. The proposed algorithm has been performed on various types of videos containing movie and TV program. Promising experimental results shows that the proposed method makes sense to efficient retrieval of video contents of interest.     

视频层次结构挖掘

视频处理的关键是视频信息的结构化,视频基本结构是由帧、镜头、场景和视频节目构成的层次结构。视频层次结构挖掘的一个简单框架是对视频进行镜头分割、抽取镜头特征和视频场景构造。论文在镜头分割的基础上提出了基于多特征的镜头聚类分析和基于镜头的场景边界检测两种视频场景构造方法,从而实现视频层次结构挖掘。实验表明,基于镜头的场景边界检测性能优于基于多特征的镜头聚类分析。     

Two-dimensional entropy model for video shot partitioning

A shot presents a contiguous action recorded by an uninterrupted camera operation and frames within a shot keep spatio-temporal coherence. Segmenting a serial video stream file into meaningful shots is the first pass for the task of video analysis,content-based video understanding. In this paper,a novel scheme based on improved two-dimensional entropy is proposed to complete the partition of video shots. Firstly,shot transition candidates are detected using a two-pass algorithm: a coarse searching pass and a fine searching pass. Secondly,with the character of two-dimensional entropy of the image,correctly detected transition candidates are further classified into different transition types whereas those falsely detected shot breaks are distinguished and removed. Finally,the boundary of gradual transition can be precisely located by merging the characters of two-dimensional entropy of the image into the gradual transition. A large number of video sequences are used to test our system performance and promising results are obtained.     

一种有效的视频场景检测方法

合理地组织视频数据对于基于内容的视频分析和应用有着重要的意义。现有的基于镜头的视频分析方法由于镜头信息粒度太小而不能反映视频语义上的联系，因此有必要将视频内容按照高层语义单元——场景进行组织。提出了一种快速有效的视频场景检测方法，根据电影编辑的原理，对视频场景内容的发展模式进行了分类，给出了场景构造的原则；提出一种新的基于滑动镜头窗的组合方法，将相似内容的镜头组织成为镜头类；定义了镜头类相关性函数来衡量镜头类之间的相关性并完成场景的生成。实验结果证明了该方法的快速有效性。     

A blind video watermarking scheme based on ICA and shot segmentation

With the development of network and multimedia techniques, the digital video copyright protection issues have become more and more important as digital video can be easily pro- duced, replicated, accessed and distributed. Digital video watermark is the ma…