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针对视频镜头边界检测的高时耗问题,提出了一种基于视频预处理的视频镜头边界检测(SBD)改进算法。通过使用自适应的阈值选择可能包含镜头边界的候选段,候选段内首帧与其余各帧进行相似度对比检测出镜头起始帧,并立即检测切变。若候选段中不包含切变,则进行渐变检测。调整候选段以保证镜头边界位于同一段内,段内其余各帧与起始帧进行相似度对比确定镜头结束帧。实验结果表明,所提算法镜头边界识别准确率能够达到90%以上,且与倒三角模式匹配方法相比能够节约时间15.6%~30.2%;与对渐变和切变分别检测的算法相比,该算法能够在满足识别率的基础上提升检测速度。 相似文献
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为快速稳健地检测镜头边界,提出基于互信息量的镜头边界检测算法。采用基于HSV空间不均匀分块直方图求取的帧间互信息量作为视频帧间差异度量,结合相应的阈值策略与时域窗策略,实现对镜头的切变,以及常见渐变与计算机特效技术制作的镜头变换检测。对包括广告、综艺节目、新闻等多类视频数据进行实验,结果证明,该算法对切变检测的综合效果比经典基于直方图的双阈值法平均提高11.9%,渐变检测的综合效果平均提高7.6%,能有效减弱摄像机运动与光照变化对镜头检测的影响,对不同类型视频镜头检测效果稳定,具有较高的查全率与查准率。 相似文献
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一种基于模型的扫换检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
视频自动分割是实现视频数据库检索必不可少的一个过程,其基础是镜头边界检测.当前已有的算法能够较准确地检测出镜头突变,但对于镜头的渐变则常常会漏检,这是由于镜头渐变时帧间差没有一个明显的峰值,因而其检测比突变检测要困难得多.扫换是一种常用的视频空间编辑手段,用于实现多种镜头变化.通过分析各种类型的扫换,提出了一种新的基于视频空间编辑模型的扫换检测算法,其性能优于Alattar提出的基于统计特征的算法.对用AdobePremiere5.1生成的各种扫换视频进行检测.实验结果表明,这种扫换检测算法能够较好地适应 相似文献
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《图学学报》2017,(1)
镜头边界检测是视频索引、检索和分析的基础。视频数据量大,镜头边界检测中的高计算成本是实际应用的一个瓶颈。利用Map Reduce模型分布式的计算思想,首先将大量的视频数据处理作业拆分成若干个可独立运行的Map任务,进行视频的解码和特征提取,然后由若干个Reduce任务对特征值进行检测获得最后镜头边界集合。在镜头特征提取时把视频分成31帧的小片段,利用带权值的分块的直方图计算视频片段的首尾帧间差,通过自适应阈值筛选出非镜头切换片段和候选镜头切换片段,对候选镜头切换片段再做进一步检测,提出非相邻帧二次帧差法对渐变镜头进行检测。实验结果表明,利用Map Reduce模型和改进的镜头算法在加速镜头边界检测的同时,还可以取得较好的检测精度。 相似文献
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提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤波,在镜头转换部分形成具有显著特征的曲线图形.然后使用一种应用PSO算法的KNN分类器对这些曲线图形进行分类,最终实现对镜头转换的位置检测与类型识别.算法能够在同一步骤内完成对切变和渐变的检测,实验结果表明,该算法具有很好的精确度与召回率. 相似文献