突变镜头边界检测的因果算法

传统的镜头检测算法属于非因果的方法,在对当前帧进行检测时需要利用前后若干帧的信息,不能满足实时应用的要求.文中提出了两种因果的突变镜头边界检测方法,其中只利用了当前帧之前有限帧的信息.实验结果表明,该类因果检测算法是有效的,两种算法各自的镜头检测准确率都达到了95%以上.     

一种基于二次帧差的突变镜头检测方法

通常的镜头检测方法都是利用帧间差来计算镜头边界的检测阈值,该文提出了一种基于二次帧差的突变镜头检测方法。该方法利用相邻帧之间黄金分块对应区间的HSV直方图距离,计算加权后的帧间差,然后通过计算二次帧差有效地消除边界检测阈值对镜头内容变化的敏感性。该方法不需设置全局阈值,适应性强。实验表明该算法取得了良好的检测效果。     

基于直方图帧差的自适应镜头分割算法

提出一种改进的基于亮度直方图帧差的自适应镜头分割算法,该方法包括突变镜头的检测过程和渐变镜头的渐变过程,这两个处理过程由相邻两帧的亮度直方图帧差与自适应阈值的比较来自动进行选择,在突变镜头的检测过程中加入隔帧帧差法检测闪光灯,渐变镜头的检测采用基于帧间差方差的方法。实验结果表明,改进算法具有很好的检测效果,且计算复杂度低,易于实现。     

基于帧间差值的视频镜头渐变检测算法

针对在视频同一镜头中运动因素引起的帧间差值波动与镜头渐变过程的帧间差值波动情况相似可能对镜头渐变产生误检的问题,利用镜头渐变是从一个镜头转换到一个新的镜头的本质特征,通过分析帧间差值曲线,提出了省略帧间差值波动,直接计算帧间差值波动前后两帧差值的视频镜头渐变检测算法.利用该算法对若干视频进行实验,并与双阈值累计帧差算法进行比较,实验结果表明了该算法在视频镜头渐变检测中的有效性.     

基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法

将因果检测法与双阈值法相结合,提出了一种基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法.首先,利用相邻两帧之间的帧间差异值对突变和渐变进行预检;然后,加入渐变检测容忍度、边缘和非相邻帧间差异值等信息,对初检结果进行复检,排除闪光灯、剧烈物体运动、淡入、淡出以及溶解等造成的误检和漏检,以提高整体检测效果.实验结果表明,与传统的双阈值镜头检测方法相比,本方法可获得更好的检测性能.     

用于视频镜头突变切换检测的二次差分法和像素点匹配二次差分法

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．为此，提出了一种新的用以消除视频运动对镜头切换检测影响的检测算法，即二次差分法，和一种新的计算两帧图象帧间差的算法，即像素点匹配法，实验结果表明，二次差分法较之直接帧间差算法，明显地提高了镜头突变切换检测的检测精度，像素点匹配法较之现有基本帧间差算法总体地提高了检测精度，而像素点匹配二次差分法达到了最好的检测精度，它能够实现在无虚检或只有很小虚检的条件下，对镜头突变切换的无漏检检测．     

H．264压缩域中利用Biased-SVM检测镜头边界

为了直接从H．264码流中检测镜头边界,提出了利用H．264压缩域多特征和Biased—SVM（不平衡支持向量机）分类算法的检测方法。分析帧类型、宏块类型、运动矢量、帧内预测模式等信息,以获得发生镜头突变和渐变的特征。针对镜头边界帧的数量远少于视频帧总数的特点,用Biased—SVM分类方法将视频帧分为突变帧、渐变帧和非镜头边界帧。在TRECVID视频集上的实验结果表明,与其他H．264压缩域的算法相比,该算法有更好的性能。     

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.     

用于镜头突变切换检测的像素点匹配法

研究了各种常用的帧间差算法在镜头突变切换检到中的特点和分析了现有帧间差法难以达到很高的检测精度的原因之后，从人的视觉对图像差异的判断方式出发，提出了一种新的更为有效的计算图像相似度或帧间差的算法，即像素点匹配法，实验结果证实该算法在有限地增加计算量的条件下，明显地提高了镜头突变切换的检测精度。     

利用图像不连续特性的溶解型镜头检测算法

镜头边界检测是视频分析中的关键技术.传统的镜头边界检测算法只在切变或淡入/淡出等较为简单的镜头转变类型上有较好的检测性能,而针对溶解型镜头帧尚未有成熟的算法.为此,提出一种基于图像不连续性特性的溶解型镜头帧检测算法.首先提出一种基于图像不连续的特征,来衡量每帧图像相邻图像块之问的相似程度;然后利用支持向量机对特征数据进行预分类,并通过纠正错误分类帧和延伸溶解型镜头帧长度来修正分类结果;最终完成对溶解型镜头帧的检测.在TRECVid数据库上的实验结果表明,与传统的溶解型镜头帧检测算法相比,文中算法更能准确、有效地检测出溶解型镜头帧.     

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．     

基于互信息量的镜头边界检测算法

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。     

一种二级级联分类的镜头边界检测算法

在分析镜头边界类型、检测方法的基础上,根据镜头的连续性特征,将一个二级级联分类器应用于镜头边界检测．第一级分类器根据视频帧灰度方差特征,将无明显变化的视频序列从原始视频序列中分离出去,得到一个新的视频序列;第二级分类器在新视频序列的基础上,提取视频图像的像素对差值、HSV空间颜色直方图的各分量差值以及边缘直方图X,Y分量差值等视频特征,并采用支持向量机多分类策略进行镜头边界类型的检测．实验结果表明,与积聚算法及SVM—TMRA算法相比,文中算法的综合性能更高且具有较高的实时性．     

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。     

采用多特征融合的镜头边界检测方法

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,该文融合了视频帧的HSV直方图特征、边缘特征和纹理特征,计算出不连续帧。最后,采用Kohonen网络自组织网络对不连续帧值进行聚类得到镜头边界。实验结果表明该方法不仅是可行和有效的,也解决了需要阈值的问题。     

一种基于有限自动机的渐变镜头检测算法

渐变镜头检测算法分为两个方面：渐变边界帧的判定和边界帧的组合。前者判断某一帧是否符合渐变边界帧的每件，后者判断一段包含边界帧的视像是否是渐变。以往的算法侧重解决边界帧的判定，忽视了边界帧的组合。本文定义了渐变检测容忍度的概念，并提出了一种基于有限自动机的渐变镜头检测方法，利用了自动机多状态的记忆性，提高了算法的适应性和鲁棒性。在TRECVID2004的SBD项目中，本渐变镜头检测系统取得了渐变检测性能第一的好成绩。     

MPEG压缩域多尺度镜头切变检测算法

如何在压缩域进行镜头的切变检测一直是视频自动索引和检索中的难点。提出了一种MPEG压缩域多尺度镜头切变检测算法,在GOP、slot和B帧三个尺度上对MPEG视频流进行分析。通过对相邻I帧的检测,确定一个GOP中是否存在镜头切变;通过对slot的分析,确定镜头切变在GOP中所处的区域;通过对B帧的检测,确定镜头切变发生的确切位置。     

基于特征的实时镜头切变检测

提出了一种新的基于边缘特征的帧间相似性度量方法，并在此基础上实现了一个实时的镜头切变检测算法。为了降低基于特征的算法的运算复杂度，该算法采用一种快速的边缘模式分类方法从部分解码的码流中提取视频帧的边缘特征，通过考察相邻帧边缘分布的相似性定义了一种反映局部信息的帧间相似性度量。结合反映全局特征的基于彩色直方图的相似性的度量和改进的滑动窗算法，实现了高性能的镜头边缘检测。相对于现有的基于特征的算法，该算法具有更低的运算复杂度，适合实时应用。     

基于镜头关键帧集的视频场景聚类的研究

在数字视频的分析、浏览、检索中,镜头已难以满足现有的需要。场景是一组包含有内容相关的若干镜头的集合,在一定程度上满足了数字视频的分析、浏览、检索的需要。文章首先使用了X2直方图匹配的计算方法,结合直方图的两次判断法,进行突变和渐变镜头边界的检测;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧集;文章提出了基于镜头关键帧计算两个关键帧集之间距离的最小值作为所计算镜头之间的距离的算法;最后运用镜头之间的距离进行镜头的聚类产生场景,给出了典型的实验结果,表明该算法对视频场景的聚类有较好的性能。