视频语义相似度网络研究

针对虚拟新闻系统中视频使用时出现的接近于复杂网络理论中的无尺度现象,从而导致整个虚拟新闻效果下降的问题,设计了一种全新的视频语义相似度网络。详细给出了视频语义的描述模型、网络构建的规则、相似度计算的方法以及建立在相似度网络基础上的视频检索算法。对视频语义相似度网络进行了实验,结果表明,视频语义相似度网络能够非常有效地解决视频使用时出现的问题。     

视频检索中镜头相似度的融合

基于内容的视频检索系统中,最常用的方法是示例查询,即用户提交一段视频,系统返回一系列相似视频.在这一过程中,定义镜头的相似度是一个重要的问题.本文介绍了在不同层次上利用多种特征进行镜头相似度融合的方法.特征层次上,对任意两个镜头,给依据不同的特征计算得到的相似度赋予不同的加权系数,进行加权得到融合后的镜头相似度.在决策层次上,运用Dempster-Shafer证据理论融合镜头相似度.首先,运用多种特征计算得到相似度的多种排序结果;然后,指定期望得到的检索结果数;最后应用证据理论对相似度的多种排序结果进行融合处理,得到最终的镜头相似度排序结果.本文最后进行了检索实验,结果表明,融合后的相似度结果更接近人的主观判断,证明了融合效果的有效性.     

基于相似度衡量的决策树自适应迁移

如何解决迁移学习中的负迁移问题并合理把握迁移的时机与方法,是影响迁移学习广泛应用的关键点. 针对这个问题,提出一种基于相似度衡量机制的决策树自适应迁移方法（Self-adaptive transfer for decision trees based on a similarity metric,STDT）. 首先,根据源任务数据集是否允许访问,自适应地采用成分预测概率或路径预测概率对决策树间的相似性进行判定,其亲和系数作为量化衡量关联任务相似程度的依据. 然后,根据多源判定条件确定是否采用多源集成迁移,并将相似度归一化后依次分配给待迁移源决策树作为迁移权值. 最后,对源决策树进行集成迁移以辅助目标任务实现决策. 基于UCI 机器学习库的仿真结果说明,与多源迁移加权求和算法（Weighted sum rule,WSR）和MS-TrAdaBoost 相比,STDT 能够在保证决策精度的前提下实现更为快速的迁移.     

一种衡量基因语义相似度的新方法*

利用GO (Gene Ontoloty) 来衡量基因之间的相似度是近年来研究的热点。传统的方法在准确性上有一定的弊端,本文提出了一种新的方法来衡量基因之间的语义相似度。该方法的主要原则是同时依赖于GO拓扑结构图中基因注释项之间的路径长度和基因注释项的公共祖先节点在GO拓扑结构图中的深度。本文用人工数据和取自酵母基因数据库的基因数据进行了实验,结果表明本文的方法比传统方法更有效。     

基于时域梯度相似度的视频质量评价模型

频质量评价有助于多媒体网络系统优化和视频编解码算法改进,近年来已成为图像质量评价领域的热门研究方向。在图像质量评价模型(FSIM)的基础上,结合视频局部多帧之间的时域相关性,通过采用新型的三维梯度算子计算原始视频序列与失真视频序列间的梯度相似度矩阵,提出了一种基于时域梯度相似度的视频质量评价模型(TGSM FSIM)。在LIVE视频数据上的测试结果表明,所提模型与视频主观评价有较好的一致性,SROCC与PLCC指标优于VSSIM和VQM两种广泛使用的视频质量评价算法。     

基于感知哈希和切块的视频相似度检测方法

长期以来视频侵权问题层出不穷,而检测视频相似度是视频侵权的重要手段.针对现有视频相似度检测方法中存在的多特征关系难以关联、时间复杂度高等问题,提出一种基于感知哈希和切块的快速对比方法.首先,利用视频的关键图像帧生成数字指纹集;然后,基于切块的方法构建相应的倒排索引,提高数字指纹间的对比速度;最后,根据得到的数字指纹间的...     

利用邻域相似度的图像修复

图像修复的方法有很多种;目前最常用的有基于偏微分方程的方法和基于纹理合成的方法。这些修复方法运算复杂;运行速度慢。提出了一种快速有效的新方法;从修复区域的边界上选取一个优先级高的点;计算该点与该点邻域信息之间的相似度;利用邻域各点的相似度来估算待修复点的像素值。最后通过实验对结果加以分析;证明了算法是快速有效的。     

基于图像相似度的关键帧提取算法

为了在视频管理数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须用简明的方式表示视频的内容,关键帧提取技术是视频分析和视频检索的基础,现阶段关键帧提取技术已成为视频检索的一个重要研究方向。文中提出了一种改进的基于内容的视频关键帧提取方法-基于图像相似度的关键帧提取算法。实验结果表明这种方法可以较好地完成关键帧的提取工作,降低关键帧的冗余度,提高关键帧代表性。     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

视频的检索反馈

基于内容的视频检索是一个重要的研究领导领域,吸引了众多研究者的举,常用的查询方式是通过例子视频进行检索,但是如何定义是否两个视频相似,仍然是尚未解决的问题,限制了检索系统的应用范围,而且由于视频内容的复杂性,不同在检索过程中,即使对同一部视频,其注重的角度也有可能不同,因此接受用户的反馈意见,当用户对查询结果不满意时可以优化查询结果,突出用户的需求,在综合了人类礼堂心理特征的基础上,介绍了一种视频相似衡量的模型,从镜头、视频等多个层次,多种视觉判断角度,对视频间相似度进行衡量,并在此基础上提出了多个粒度－－镜头层次和视频层次进行检索反馈的方法,整个过程是自动进行的,根据用户的意见灵活地优化检索结果。     

面向视频服务器的基于内容视频分析与检索系统的设计与实现

如何在海量数字视频信息中快速、高效地查找到自己所需要的内容成为一个紧迫的课题 .介绍一个面向视频服务器的基于内容视频分析与检索系统 .该系统通过对数字视频多模态特征的综合分析 ,完成对视频的结构化特征提取 ,建立多层次的视频摘要和索引 ,为用户提供了个性化的多层次的视频检索与管理手段     

基于内容的检索中视频相似性度量方法研究

视频检索中,最普遍的检索方式是提交例子视频,查询出类似的视频。所以要设计一个准确可靠的视频检索系统,就必须定义好怎样的视频才是相似的。论文对基于内容的视频检索的基本原理进行了阐述,介绍了基于帧和镜头的相似性度量方法的基本思想和主要公式,然后对视频相似性度量方法进行了分析研究,最后对新的视频相似性度量研究向提出了展望。     

Similarity is a Geometer

Multimedia databases (in particular image databases) are different from traditional system since they cannot ignore the perceptual substratum on which the data come. There are several consequences of this fact. The most relevant for our purposes is that it is no longer possible to identify a well defined meaning of an image and, therefore, matching based on meaning is impossible. Matching should be replaced by similarity assessment and, in particular, by something close to human preattentive similarity.In this paper we propose a geometric model of similarity measurement that subsumes most of the models proposed for psychological similarity.     

一种应用于视频点播系统的视频检索方法

提出一种新的用于视频点播系统的视频检索方法,用户提交单帧图片中的感兴趣部分作为查询输入,服务器据此查询对存储的视频摘要片断的数据帧进行分割,再判断帧数据与查询图片的相似性,并将结果返回给用户选择播放.用户查询的输入可以来自影片的海报宣传画、影片花絮镜头等等,由于仅对用户感兴趣的部分进行处理,所以对背景(非感兴趣区域)的色彩无须约束.实验结果表明本方法可以准确定位到用户期望的查询结果,可以有效应用于视频点播系统.     

An Accumulation Algorithm for Video Shot Boundary Detection

In this paper, an accumulation algorithm for video shot detection is introduced. The algorithm considers the properties of gradual transition. In a gradual transition, there is only a small difference between consecutive frames. The algorithm remembers the differences between consecutive frames and accumulates them. When the accumulation difference exceeds a threshold, an occurrence of shot transition is declared. Our main contributions are to introduce a frame C that remembers the changes from the beginning of a shot and detect the different types of boundaries (cut, fade, dissolve) at one process. We tested our algorithm with clips extracted from MPEG VCDs. The algorithm showed a good performance in detecting the gradual transitions as well as the abrupt cuts and has the ability to identify different types of boundaries.     

一种压缩域上的快速标题文字探测算法及其应用

提出了一种在MPEG压缩流上基于模型的快速标题文字探测算法。对标题文字叠加模型的分析表明,视频流各分量值在标题文字区将属于特定的 范围区间。基于该特征,该文给出了一种利用色度分量统计特征在压缩域上检测标题的快速算法,并对算法的加速以及模型建立方法进行了讨论,该技术被成功地应用到自动创建图片目录,实现了用户通过极少目的图片对一天新闻节目内容的快速浏览。实验结果表明算法不仅具有理想的正确率96．6％与查全率100％,而且具有超实时的探测速度。     

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％。     

视频内容分析技术

概述了基于内容的视频检索的方法和工作过程,研究的重点是突变镜头探测(基于像素的方法、模板匹配法、基于直方图的方法、基于视频特征的方法),渐变镜头探测(双重比较法、基于模型的方法、基于压缩域的方法),关键帧提取的关键技术(基于颜色特征的方法,基于镜头边界的方法、基于镜头的方法、基于运动分析的方法等),在综合分析了各类方法的工作机理和优缺点的基础上,提出了一个优化的视频内容分析检索框架.