基于领域本体的新闻视频检索

新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法，难于获得令人满意的查准率和查全率．本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架，定义了新闻视频检索中的新闻视频对象，使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注，并针对“一词多义”问题提出了“概念域-概念”两阶段概念消歧算法；针对自然语言检索问题，使用领域本体进行查询优化和查询扩展，并提出了查询语句自动生成方法．实验表明，基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能．     

基于事件流的新闻视频场景分割方法

在视频数据库研究领域，视频场景的分割是一个重要而又难以解决的问题。文中从分析新闻视频场景所特有的结构特征入手，提出一种基于事件流的新闻视频场景分割方法。实验表明，采用该方法场景分割正确率可达86．9％。     

新的基于综合特征的新闻事件分割方法

提出了一种基于新闻视频中的标题字幕信息和音视频特征对新闻事件进行分割的方法,并实现了一个新闻事件分割、浏览和检索的原型系统。提出的方法综合利用新闻视频中的标题检测、主持人画面检测以及静音片段和语者切换检测技术分割整段新闻中的新闻事件。实验结果表明,该方法较仅利用标题的新闻事件分割方法在分割准确性上有了显著提高。     

基于内容的新闻视频的层次化分析

电视新闻作为一种典型的视频事件是目前人们获取新闻的主要途径之一．但随着电视新闻数据量的急剧增加和人们生活节奏的不断加快，目前的电视技术已无法满足人们的需要．为了对新闻进行有效的检索，本文提出了对电视新闻节目进行分层组织的方案，对新闻视频的各个层次进行了详细的分析和讨论，为最终建立基于内容的新闻视频数据库做了准备。     

新闻视频帧中的字幕探测

提出了一种新闻视频中的字幕探测方法，该方法主要针对新闻视频中的编辑字幕(如标题字幕)进行探测，包括灰度变换、边缘检测、字幕区域探测、字幕区域合并与过滤以及二值化等步骤。该算法具有简单、高效，对阈值的设定不敏感等特点，对大多数新闻视频中的字幕都具有较好的效果。     

新闻视频中基于主持人识别的新闻故事探测

新闻视频由一个个内容相互独立的新闻故事组成。新闻故事探测是新闻视频浏览、基于内容检索等操作的前提。该文根据新闻视频的特殊结构和新闻节目主持人固定的特征，采用基于人脸检测的主持人镜头识别和基于语音的主持人识别来分割新闻视频中的新闻故事。实验表明，该方法能准确地探测出新闻视频中的新闻故事。     

一种面向动画视频的摘要方法

动画视频摘要是目前热门的动画视频处理和检索技术的重要组成部分.针对动画视频与新闻视频、体育运动视频显著不同的特点,提出了一种适合动画视频的摘要方法.首先通过对动画视频的结构分析得到动画视频的可视特征与层次结构,然后分析动画视频内容的重要度选取视频中的重要片段,最后通过缩略粒度选择,按照时序方式组合得到故事板和缩略视频形式的视频摘要.实验证明,该方法比较有效地获得了动画视频摘要,两种形式的摘要对动画视频能够很好的概括和缩略.     

一种基于视频聚类的关键帧提取方法

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。该文简单介绍了目前的关键帧提取技术，提出了一种基于聚类利用颜色直方图提取关键帧的方法来克服其它方法的不足。实验证明该方法计算量小，可以较好地代表视频内容。     

海量监控视频快速回放与检索技术

为解决海量监控视频的快速浏览和检索,介绍了一种基于目标索引的视频摘要和检索方法。该方法在光流分析的基础上,在画面的静止区域更新背景,运动的区域利用差分法分割出运动目标图像。经过优化的快速特征匹配和建立运动跟踪模型后,根据目标运动轨迹,按照时空距离进行聚类。在目标图像数据和运动参数进行XML结构化存储为索引的基础上,最后在检索时将符合条件的所有目标图像,按照其原有时间顺序逐帧贴到同一个背景图像中,形成动态的摘要视频。由于该方法剔除了背景中大量的时空冗余信息,可在较短回放时间内浏览全部有用目标,显著提高海量监控视频的查阅效率。     

基于语义的新闻视频检索研究

通过研究基于注释的视频检索和和基于内容的视频检索的优缺点以及认知学关于人对视频相似性的理解特征，对新一代基于语义的视频检索进行了探索。以视频数据的一个大类——新闻视频为研究对象，采用层次处理思想和综合利用新闻视频各组成媒质的内容特征及其所表达的丰富语义，设计实现了一个基于语义的新闻视频检索原型系统。实验表明该系统自动化程度高、语义客观、检索灵活。     

战略决策文本的语义分析研究

针对采用从战略决策提取关键字检索虚拟新闻视频准确率不高的问题,分析了战略决策文本的特点、构成模式,给出了语义分析过程中构建字典库的原则、自动分词的方法、成分分析的方法和语义树构建的方法,以及与虚拟新闻视频匹配的方法,并进行了实验。结果表明,借助语义树的方法对战略决策文本进行语义分析后能够提高虚拟新闻视频检索的准确率。     

基于内容的新闻视频检索技术研究

新闻视频的检索具有较大的实用意义。本文结合新闻视频的层次结构，从具体的每一步骤对现有的基于内容的新闻视频检索的常用技术，尤其是关于利用音视特征来进行新闻单元分割，进行了总结和探讨比较，指出了目前研究中存在的主要问题并提出了今后的研究方向。     

一种多模态融合新闻视频条目分割算法

新闻视频条目分割是新闻视频检索和浏览中重要的底层支持技术,本文提出了一种融合主持人模板匹配和主题字幕帧检测的多模态新闻视频条目分割算法。先用基于主持人模板的算法进行第一次分割,再用基于改进的字幕检测方法进行第二次分割,最后将两次分割的结果融合并去除重复的分割点。实验证明,该算法对新闻视频条目分割具有较好的效果。     

综合利用声视特征的新闻视频结构化模型

视频结构化表征和基于这种表征进行相似度比较是视频检索的前提和最基础的重要工作。该文受视频制作过程的启发,通过分析新闻视频的内容结构特点,提出一个基于多语义抽象层次表示的5层视频目录结构化模型;在此基础上,采用分层处理思想,通过综合利用声视特征实现了基于目录结构的新闻视频结构化,克服了单纯用视觉特征难以胜任场景分段的困难,实验验证了该文思想及相应算法的有效性。     

一个基于内容的新闻视频浏览和查询系统:NewsBR

提出了一个基于内容的新闻视频浏览和查询系统NewsBR，这个系统是建立在非常准确的新闻故事分段和主题字幕文本提取之上的，它的主要特征包括：基于类别的新闻故事浏览，基于关键帧的视频摘要和基于关键词的新闻故事查询，本文详细讲述了新闻故事的分段，主题字幕文本的提取和在此之上的基于内容的视频浏览和查询，这个系统对于全面了解新闻视频的内容很有帮助且行之有效．     

基于梯度增强的新闻字幕分割算法

新闻字幕的分割在基于语义的新闻视频检索系统中具有重要的意义,为此提出一种基于梯度增强的新闻字幕分割箅法.该算法使用图像多方向梯度的加权和代替图像的标准方差,通过各方向权值的调节加强某些方向的边缘信息,以提高分割效果.与一些经典的自适应阈值分割算法相比,该算法不仅能够保留大部分笔画,也能有效地减少断笔问题.基于光学文字识别的实验结果证明了文中算法的有效性.     

融合多特征的新闻故事自动分割

新闻视频是由一系列的新闻故事构成的,准确地对新闻故事进行探测与分割将对新闻视频的自动检索与语义的理解产生重要作用。通过对新闻视频的结构特征进行分析,提出了融合静音、镜头切变、主持人特征和文本信息等多种特征的新闻故事探测与分割的方法。通过对不同的新闻视频进行实验,获得了平均95.2%的探测准确率。实验证明,提出的方法能够较好地解决新闻故事分割的任务。