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     

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。     

基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法

随着多媒体技术的发展,当今工作和生活中的多媒体信息日渐丰富。如何通过分析海量视频快速有效地检索出有用信息成为一个日益严重的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于双阈值滑动窗口 子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法。该方法采用基于双阈值的镜头分割算法,通过设置双阈值滑动窗口来判断镜头的突变边界和渐变边界,从而划分镜头;并采用基于滑动窗口的子镜头分割算法,通过给视频帧序列加一个滑动窗口,在窗口的范围内利用帧差来对镜头进行再划分,得到子镜头;此外,利用基于子镜头分割的关键帧提取算法,通过处理顶点为帧、边为帧差的完全连通图的方法来提取关键帧。实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法平均精确率较高,并且平均关键帧数目较低,可以很好地提取视频的关键帧。     

基于运动补偿和自适应双闭值的镜头分割

镜头分割是视频检索的结构化基础.提出一种高效的镜头分割算法,首先针对视频中的图像帧序列间存在一定的运动,对视频中的图像帧采用运动矢量场自适应搜索技术进行分块运动矢量估计,然后进行运动补偿,接着在此基础上计算两帧间的像素值不变点数,并基于滑动窗口获取局部自适应的双阈值,最后基于自适应双阈值间的比较检测切变和渐变.实验结果证实,该算法不仅能够有效地检测出镜头的切变和渐变,而且对运动具有较强的鲁棒性.     

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%。     

基于梯度向量角法的视频序列中镜头渐变检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤。本文提出一种新的基于梯度向量角的镜头边界检测方法。首先进行小波变换,提取第二层分解的低频系数,再求出梯度系数,然后计算连续帧梯度系数之间的绝对距离,得到两帧之间的不连续值,最后采用自适应阈值分割,检测出镜头边界。     

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。     

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。     

增强视频镜头边界检测鲁棒性算法的研究

为有效避免闪光和字幕等因素对镜头边界检测造成的影响,提高视烦镜头边界检测的查准率,根据镜头转换的特点和颜色空间的特征,选取YUV颜色空间,对亮度信息进行分析.采用改进的直方图分块加权法计算视频帧的帧间差,结合其变化规律,将全局阈值和自适应阈值相结合,对突变检测加以控制,并依据视频中闪光具有的特性,检测出闪光序列,使其不参与自适应阈值的计算,提高阈值的准确度,从而增强镜头检测的鲁棒性.     

基于KL距离的自适应阈值网络流量异常检测

针对现有网络流量异常检测方法检测精度低且对网络环境动态变化适应性差的问题,根据网络流量在相邻时间周期内的强相关性特性,提出一种自适应阈值的网络流量异常检测方法。利用滑动窗口控制KL距离值数量,建立指数加权移动平均模型获取下一时刻的KL距离预测值,并采用滑动窗口划分的KL距离子序列与预测值确定自适应阈值范围,通过判断观测值是否在自适应阈值范围内实现网络流量异常检测。实验结果表明,该方法能有效检测网络流量异常,具有较高的检测精度。     

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．     

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。     

足球视频镜头分类与球场区域检测

目的 足球视频镜头和球场区域是足球视频事件检测的必要条件,对于足球视频语义分析具有重要作用。针对现有镜头分类方法的不足,提出识别足球视频镜头类型的波动检测法。方法 该方法使用一个滑动窗口在视频帧图像中滑动,记录滑动窗口内球场像素比例在远镜头阈值上下的波动次数,根据波动次数判断镜头类型。对于足球场地区域分类,提出使用视频图像中球场区域的左上角和右上角点的位置关系识别球场区域类型的方法,该方法使用高斯混合模型识别出球场,根据球场在帧图像中左右边界坐标的高低判断球场区域类型,方法简单高效。结果 本文提出的两种方法与现有的分类方法相比,在准确率和召回率方面具有较大提高,检测效率高,可以满足实时性要求。结论 本文方法解决了传统滑动窗口法无法正确识别球场倾斜角度过大的帧图像,降低了传统球场区域检测方法依赖球场线检测而导致的准确率不高的问题。     

基于贝叶斯理论的自适应显著性检测

针对传统基于贝叶斯的显著性算法通常采用固定窗口的形式,适应性较差的特点,提出了一种基于贝叶斯理论的自适应显著性检测算法,该算法能够考虑到不同图像显著物体大小不同。首先采用Canny算法提取图像边缘,并利用阈值算法确定图像的自适应窗口,然后采用基于贝叶斯的滑动窗口算法计算显著图。给定的自适应窗口能够更好地契合显著物体,实验结果表明相比其他传统贝叶斯算法与经典算法,该算法具有更高的精确率和更好的召回率。     

一种基于HMM和遗传算法的伪装入侵检测方法

针对目前伪装入侵检测算法在确定序列的滑动窗口长度中存在的主要问题,以及使得检测阈值的计算更加容易、精确,本文提出了一个新的伪装入侵检测算法-MDAA,它使用HMM（Hidden Markov Model）模型表示正常用户行为,通过计算模型的条件熵确定滑动窗口长度.实现了滑动窗口长度随不同的用户模型而自动变化,达到自适应参数调整的目的.采用遗传算法计算子序列相对用户模型的最大和最小似然值,从而将滑动窗口分割到的子序列转换成便于决策的量.在一个真实的伪装检测数据集上进行了实验,结果表明该方法能得到较好的性能,并且更能适应不同用户的伪装检测.     

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。