基于聚类的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。为从不同类型的视频中有效地检测出视频镜头边界,提出一种视频镜头边界检测算法。通过视频帧图像的颜色特征,得到视频的相似性矩阵,根据突变镜头和渐变镜头在Affinity Propagation聚类结果中的不同特点,运用双阈值法检测镜头边界。实验结果表明,该算法从视频的本身信息分布出发,能自动快速地检测出镜头边界。     

基于预处理的视频镜头边界检测算法

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。     

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。     

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．     

一种基于TextTiling的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容的视频检索中的关键技术,提出一种利用TextTiling方法来识别视频镜头边界的算法。通过滑动窗口对视频进行初步切割,利用主成分分析将视频帧投影到特征子空间,并在投影空间上计算相邻帧间距离,再根据相邻窗口之间的深度值确定视频镜头边界。针对TREC-2001视频测试数据集的实验结果显示,该算法检测镜头边界的平均查全率和平均查准率分别为89%和96.5%。     

一种基于模型的扫换检测方法

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     

视频镜头边界检测的统一策略

随着计算机和影视技术的发展，用来有效地组织、索引和检索海量视频数据的基于内容的视频检索系统吸引了众多学者的兴趣，而自动镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤。因此，为了有效地进行视频镜头边界检测，在介绍现有的镜头边界检测基本方法的基础上，提出了一种镜头边界检测的统一策略。由于它是在综合考虑视频的颜色特征和时间特征的基础上来建立基于幅值映射的1维视频特征曲线，并利用小波分析对信号奇异点的检测能力和对噪声具有较强的鲁棒性，首先实现了镜头边界的预检测；同时利用1维特征曲线在镜头边界区间中表现出的良好统计特性实现了对渐变镜头的进一步分类，进而实现了在统一检测框架下的镜头边界检测。实验结果表明，该算法能够有效地检测出视频镜头边界。     

一个自动阈值选择的镜头检测算法

对现有视频分割工作进行了简要回顾 ,并在已有的 Twin Comparison方法基础上 ,提出了一种新的象素域镜头检测算法 .该算法使用了一个滑动窗口进行镜头边界识别 ,仅需要一趟视频解码和扫描 ,提高了算法的速度 ,这样该算法可以应用于实时视频流的镜头检测 .同时该算法够根据滑动窗口中的帧间颜色直方图差异值来动态计算用于识别镜头变换的局部阈值 ,提高了镜头边界检测算法的精度 .实验结果显示 ,文中所述方法在速度和精确度上都优于 TwinComparison算法     

一种基于特征跟踪的视频镜头检测算法

将视频切分为镜头是视频内容分析及基于内容的视频检索和浏览的第一步。针对视频镜头边界检测,提出了一种基于特征跟踪的新算法。该算法从镜头起始帧中提取出一组角点特征,然后在后续帧中基于Kalman滤波进行特征窗跟踪,最后根据对应特征窗内的像素特征变化规律,得到镜头边界检测所需的测度,判断镜头切换的性质和渐变镜头的起止时间。实验结果表明该算法运算复杂度低,且具有较强的鲁棒性。     

基于流形特征的镜头边界检测后处理算法

镜头是视频分析和检索的基础，为了有效检测镜头边界，并对镜头边界进行分类，提出一种新的镜头边界描述子：镜头边界流形．视频流可以看做一个高雏空间，镜头边界流形是隐含在该空间中的局部结构，它能够有效区分镜头边界和非镜头边界，以及区分不同类型的镜头边界．采用这种特征，提出一种后处理算法，一方面去除预检测镜头边界的虚警，另一方面将真正的镜头边界分类．实验结果证实了镜头边界流行的有效性以及后处理算法的优异性能．     

一种基于SVD的镜头边界检测方法

为了有效地进行视频镜头边界检测,在简要介绍了现有的镜头边界检测基本方法的基础上提出了基于SVD的镜头边界检测方法。该方法通过特征提取来构造视频特征矩阵,经过SVD变换得到特征值矩阵,然后将特征值矩阵映射到向量空间,最后通过分析向量间的夹角来判断镜头的变化。实验结果表明,在镜头边界检测性能上优于已有的基于帧差的双阈值镜头边界检测方法。     

基于决策树的MPEG视频镜头分割算法

压缩视频镜头的分割是视频内容分析中的一个难点,由于镜头在组织和索引视频中起关键性的作用,提出了一种基于决策树的MPEG视频镜头分割算法。该算法采用决策树这种机器学习方法对样本视频进行训练,通过融合运动信息、颜色、边缘等特征获得镜头分割的最佳阈值,较好地解决了压缩视频处理中检测镜头突变和渐变难题,同时还能够检测出镜头是否产生闪光现象和相机运动的产生。实验证明本算法在压缩视频镜头检测方面取得了较好的检测结果。     

一种有效的视频镜头检测方法

镜头是视频数据的基本单位,对视频镜头的检测是视频检索和浏览技术的基础工作。本文提出了一种简单的镜头检测方法,该方法首先使用视频亮度信息检测突变镜头,然后使用亮度和色度信息检测渐变镜头。通过实验与典型的“双阈值”镜头检测法相比较,证明该算法是有效的。     

典型视频镜头分割方法的比较

视频镜头分割作为视频处理的第一步,一直受到学者的关注和重视,数十年来已提出了大量的算法。该文对几种常用的视频分割算法作了综述,分析了基于直方图的算法、基于运动的算法、基于轮廓的算法、以及直接针对压缩视频的算法等典型算法的特征,并详细研究了各种算法中帧差异值的计算和阈值设定的方法,比较了它们的优缺点,最后对视频分割算法研究作了展望。     

一种精确定位镜头边缘的方法

提出了一种针对MPEG视频的精确定位镜头边缘的方法,结合视频非压缩域和压缩域中相关视频帧的信息来定位镜头边缘。首先利用解压后的I帧信息来粗略定位镜头边缘,然后利用视频序列压缩域中的B帧的运动趋势来精确定位镜头边缘,而不用对其解压缩。实验结果表明此方法能精确地检测到视频的镜头边缘。     

基于颜色特征的视频数据库检索系统

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须建立高效的索引.由于视频数据具有层次性的结构,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对镜头关键帧进行处理,对视频数据建立索引.该系统采用颜色特征,使用Twin Comparison算法实现镜头检测和直方图平均法实现关键帧提取,对关键帧采用K均值聚类算法处理,建立视频数据库索引.实验结果表明该系统能较好地实现视频快速浏览和检索功能.     

基于颜色空间的自适应阈值镜头分割算法

镜头分割是基于内容的视频检索的关键步骤,它会直接影响到视频检索的效果。文中介绍了几种常用的镜头分割方法,并且根据YUV颜色空间的各分量可分离的特点,提出了一种改进的基于YUV颜色空间的自适应阈值镜头分割方法。在突变镜头检测模块,为了消除由噪声带来的误检,加入了帧差值比法。在渐变镜头检测模块,使用了滑动窗口值方法。镜头分割的难点是渐变检测,算法在渐变检测上也取得了不错的成果。经过大量实验结果表明,改进的算法对镜头分割有很好的实验效果,算法计算复杂度低,易于实现。     

一种精确定位镜头边缘的方法

提出了一种针对MPEG视频的精确定位镜头边缘的方法，结合视频非压缩域和压缩域中相关视频帧的信息来定位镜头边缘。首先利用解压后的I帧信息来粗略定位镜头边缘，然后利用视频序列压缩域中的B帧的运动趋势来精确定位镜头边缘，而不用对其解压缩。实验结果表明此方法能精确地检测到视频的镜头边缘。