基于累积帧的自适应双闭值镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。针对渐变的视频序列,提出一种基于累积帧的自适应阈值镜头边界检测方法。考虑用一个累积帧把每一帧之间的差异累积起来,放大渐变的特征变化,利用块匹配算法对运动进行估计和补偿,以减少物体运动对镜头边界检测的影响。通过分析帧亮度和饱和度与阈值的关系,用自适应双阈值提高镜头边界检测的准确性。实验结果表明,该算法可以在较小的计算强度下较好地实现对镜头渐变的检测。     

基于BAMH的视频镜头边界检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤．提出一种新的基于分块向量角和模值二维直方图(BAMH)的镜头边界检测方法，将视频帧分割为多块，分块统计向量角和模值二维直方图作为计算帧间不连续值的特征，采用自适应阈值分割，检测镜头边界．实验结果表明，本文方法的检测性能优于全局向量角一模值直方图方法，更优于HSV空间颜色直方图方法．     

基于基色调的镜头边界检测方法

视频结构化组织是建立视频检索和浏览系统的基础，而镜头边界检测是视频结构化的第一步. 在本文中，我们提出了基于基色调的镜头边界检测方法. 该方法首先利用 I 帧的比特数信息，减少参与检测的 I 帧；然后在考虑基色调的基础上得到局部的自适应阈值；最后用双阈值方法检测镜头边界. 实验证明，该方法可以对长视频序列进行较好的镜头突变和渐变检测，并且减少了计算量，同时能够排除大物体运动和摇镜头对镜头检测的影响.     

基于多种视频特征的镜头边界检测算法

提出一种基于多种视频特征的自适应镜头边界检测算法.利用滑动窗口将当前帧与其前后相邻多帧的视频特征进行比较,形成2组相似向量,利用Fisher判别式与运动矢量形成的自适应阈值实现突变检测.提取帧的亮度方差作为特征,通过有限状态机实现渐变检测.对大量TRECVID视频进行实验,结果表明该算法对突变和渐变都具有良好的检测性能,对运动及闪光具有较好的鲁棒性.     

基于相邻尺度小波变换乘积的镜头渐变检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤。提出一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头边缘检测方法。对镜头内的每帧视频图像进行小波变换,求出各帧图像相邻尺度小波变换尺度积的模和方向。计算连续帧图像尺度积与模之间的绝对距离,得到2帧图像间的不连续值。通过自适应阈值分割,检测出镜头边界。     

基于信息熵的自适应阈值视频镜头检测方法

文中提出了一种基于信息熵的自适应阈值视频镜头检测方法。首先,利用小波变换提取图像的颜色特征和纹理特征,然后利用信息熵方法来实现对突变和渐变镜头边界的检测,并根据滑动窗口中差值的分布来动态计算局部阈值,提高了镜头边界检测算法的精度。该方法能较好地检测出镜头突变,对渐变镜头也能达到检测的目的。实验结果表明算法能够有效地检测出视频镜头边界。     

基于Map Reduce的快速视频镜头边界检测算法

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。     

自适应阈值新闻视频镜头分割算法

针对新闻视频镜头的转换基本上都是切变的特点,提出了一种自适应阈值新闻视频镜头分割算法。通过计算视频中相邻两帧的颜色直方图并进行比较得到帧间差,用帧间差与自适应阈值比较来判定镜头是否发生切换。该算法的最大优势是能够根据镜头内容的复杂程度自动确定阈值,在一定程度上避免了固定阈值算法适应性不强的问题,同时算法还考虑了如何消除新闻视频中常见的闪光灯对镜头检测的影响。实验结果表明,该算法对新闻视频镜头分割具有较好的效果。     

基于CMISW的镜头边界检测

利用滑动窗口来进行镜头边界检测自适应阈值的计算是一种常用的方法。该文提出一种基于颜色——梯度模值二维直方图的自适应镜头边界检测方法。计算出帧间差值以后,在原有高斯模型滑动窗口内部增加一个滑动窗口计算自适应阈值。实验结果表明,该方法能有效避免滑动窗口方法中因窗口大小参数设置所导致的漏检问题,并且使检测性能得到进一步的提高。     

基于颜色空间的镜头边界检测方法

为有效避免闪光和字幕对镜头检测造成的影响,提出了一种基于颜色空间的镜头边界检测方法.通过分析帧间亮度差在镜头边界处的特点,加入有效的判断方法,实现镜头的突变和渐变检测.     

基于帧前景的特征距离判据的镜头边界检测

提出了一种简单有效的基于HSV空间镜头边界检测方法,本文综合考虑了视频帧全图像像素点与局部颜色直方图特征。首先,通过对视频帧全图的像素点进行运算提取每一帧的有效前景运动区域,然后提取该区域的颜色直方图。利用滑动窗口计算当前帧的前后两组视频帧的颜色直方图类间与类内距离,构造有效颜色特征的距离判据进行镜头边界检测。实验结果表明对镜头切变与渐变有良好的检测能力。     

基于图像主色彩的视频关键帧提取方法

针对现有关键帧提取算法存在的计算量大、阈值选择困难、视频类型受限等问题, 提出了一种基于图像主色彩的视频关键帧提取方法。该方法利用基于八叉树结构的色彩量化算法提取图像主色彩特征,通过计算颜色特征的相似度实现镜头边界检测,最后采用K-均值算法对提取出的代表帧序列进行聚类,准确提取出指定数目的关键帧。实验结果表明,所提算法计算简单、空间耗费少,具有良好的通用性和适应性。     

基于多色彩空间的自适应嘴唇区域定位算法

提出了一种基于多色彩空间的自适应嘴唇区域定位算法。该算法结合RGB色彩空间彩色梯度信息与HSV空间色调、饱和度分量的阈值分割,并根据嘴唇在脸部的位置特性进行自适应嘴唇基准线的自动定位,最终用投影法检测出嘴部所在的矩形区域。实验结果表明该算法简单易实现,具有较高的鲁棒性,能快速准确地框定嘴部区域,为后期的唇读特征提取奠定良好的基础。     

基于肤色特征的人脸检测技术研究

文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法,将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb色彩空间中,根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测,并滤除肤色检测后的孤立噪声,利用势函数方法获得人脸候选区域。然后,根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位,最终实现图像中多人脸的检测功能,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割 *

传统的场景分割方法中往往通过比较关键帧来测量镜头间的相似度而忽略了镜头内的时域信息 ,针对这种缺陷提出一种基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割的方法。首先 ,在量化的 HSV空间中 ,利用主色跟踪所得镜头的时间信息结合帧颜色直方图得到镜头的主色直方图 ,并且引入镜头质心特征向量的概念 ,通过其与帧向量的差异性获得镜头的运动信息 ;然后将所测得的镜头相似度用在改进的双向滑动窗口法中检测场景。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于肤色及脸部特征的脸像检测及其应用

第二代居民身份证的普及势在必行，由于办证数量多、质量要求高、时间安排紧以及为了方便群众，需要制定数字相片的相关规范标准。按照身份证制件要求，本文提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸及定位眼睛位置．并进一步检测及调整人脸色彩，从而根据检测结果来判定该证件相片是否符合制作标准。另外还根据要求对检测出的人脸部分在Lab色彩空间下进行色彩调整，具体步骤包括先对数字相片的颜色空间进行归一化调整以消除偏黄、偏绿和过亮或过暗的现象，再变换色彩空间为Lab空间，最后根据标准判断人脸部分的色彩是否符合要求并进行调整。实验证明该方法具有良好的枪测效果．     

基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中难以有效区分颜色相似性的问题,提出了一种基于共生矩阵和HSI空间形态学的彩色图像边缘检测方法。采用二维共生矩阵直方图均衡化方法,解决图像过渡不自然的现象;针对HSI的分量利用形态学方法进行加权分析和图像融合,得到彩色图像边缘。通过MATLAB实验表明,该算法检测准确率高,自适应性好,有较好的检测效果。     

多颜色空间中目标约束的车辆阴影分割研究

智能交通系统希望从交通视频中获取车辆的相关信息来管理交通流,而视频中车辆阴影的检测和移除是移动车辆检测的一个关键问题。首先提出一种新颖的背景模型更新方法,它是基于从前帧学习到的目标知识来更新背景模型;其次提出一种新的颜色空间,VIRGBC颜色空间,进行车辆阴影分割,它是通过从不同颜色空间中提取对阴影敏感的光谱特征和几何特征进行融合获得VIRGBC颜色特征;然后分别对VIRGBC颜色空间中各通道利用条件随机场进行训练,利用调和平均数合并获得分割结果。实验结果表明,该方法的precision\|recall曲线下的面积为93.5%,比现有其他算法获得更好的结果。     

基于机器视觉的色差检测算法

针对金属印刷质量中的色差检测问题,采用机器视觉的技术对色差检测算法进行了研究。通过在金属印刷品的留白区域印刷色标,使用工业CCD相机采集金属印刷产品上的色标区域,使用数字图像处理技术提取色标。使用了基于HSV颜色空间的色差检测算法和基于CIELAB颜色空间的色差检测算法,分析了两种颜色空间下色差检测的实验结果,采用两种颜色空间检测算法相结合的方法,实现对色差合理有效的快速检测,同时能保证检测结果的准确性。     

基于最大类可分离性新颜色空间的肤色检测

针对肤色检测, 基于Bhattacharyya距离构建了4个新空间模型,并通过计算新空间模型中各特征的Bhattacharyya距离测度,选择其最具鉴别力的分量构成用于肤色分割的联合模型。通过实验比较了肤色、非肤色两类样本在常用的彩色空间和4个新构建空间中的Bhattacharyya距离度量以及肤色正检率,结果表明,基于最大类可分离性判据构建的新彩色空间具有更好的分类性能。 在实际彩色图片上的肤色分割实验也证明了提出的新空间模型和联合模型的有效性。