新闻视频中口播帧检测方法的研究

新闻视频分析是视频分析领域的重要课题.提出了一种基于知识的新闻视频分析方法——二阶段模板匹配法,用于检测新闻节目中主持人口播镜头,从而为新闻单元的定位提供基本依据.该方法具有通用性和实时性的特点,可以在新闻视频的自动分析或自动索引系统中得到实际应用.     

新闻视频挖掘技术研究

新闻视频挖掘是一个新兴的研究领域，也是多媒体数据挖掘的典型代表。本文对新闻视频挖掘技术进行了全面深入的讨论，首先从概念上对新闻视频挖掘进行了界定，提出了新闻视频挖掘的层次框架和技术框架，指出新闻视频挖掘包括低层视频挖掘和高层视频挖掘两个层次。其中，低层视频挖掘是利用数据挖掘的方法对视频内容进行分析的过程，而高层数据挖掘则是在低层挖掘的基础上进一步发现视频中的知识的过程。新闻视频挖掘的技术框架则对挖掘所涉及到的具体技术进行了分析。最后，对新闻视频挖掘中的结构挖掘、语义内容挖掘、视频摘要、趋势挖掘、关联挖掘等任务进行了详细的阐述，并对各种任务举出了具体的示例加以说明。     

基于规则分析的新闻视频口播帧检测

新闻视频的主体内容是一系列的新闻单元,准确地对新闻单元进行分割是新闻视频自动索引的重要依据,同时也是对新闻视频进行基于内容的视频分析的过程中所要解决的一个基本问题。由于新闻主持人口播镜头的开始通常是一个新闻单元的开始,所以检测新闻主持人口播帧是定位和分割新闻单元的有效途径。论文提出的基于规则分析的口播帧检测方法(DBRA,DetectionBasedonRuleAnalysis)是一种全新的口播帧检测方法,该方法通过分析新闻视频口播帧具有的一些规则(亦可称其为特点),由计算机系统完全独立地对新闻视频进行分析、并自动检测出口播帧。该检测方法与现有的检测方法相比,不仅使用较为方便,而且具有一定的智能性。     

基于语义的新闻视频检索研究

通过研究基于注释的视频检索和和基于内容的视频检索的优缺点以及认知学关于人对视频相似性的理解特征，对新一代基于语义的视频检索进行了探索。以视频数据的一个大类——新闻视频为研究对象，采用层次处理思想和综合利用新闻视频各组成媒质的内容特征及其所表达的丰富语义，设计实现了一个基于语义的新闻视频检索原型系统。实验表明该系统自动化程度高、语义客观、检索灵活。     

新闻视频的场景分段索引及摘要生成

在提出一种新闻视频检索系统结构的基础上，介绍了基于标题条检测的新闻场景分段索引方法，并阐述了两种新闻摘要的生成策略．该方法利用新闻节目标题条出现的时空位置线索，结合标题关键词的识别，建立起一个层次化的新闻视频索引结构，并帮助用户通过新闻摘要实现不同要求的视频浏览．实验证明该方法有较高的检索成功率，并且简单快捷，为新闻视频检索提供了新的有效途径．     

基于领域本体的新闻视频检索

新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法，难于获得令人满意的查准率和查全率．本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架，定义了新闻视频检索中的新闻视频对象，使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注，并针对“一词多义”问题提出了“概念域-概念”两阶段概念消歧算法；针对自然语言检索问题，使用领域本体进行查询优化和查询扩展，并提出了查询语句自动生成方法．实验表明，基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能．     

综合利用声视特征的新闻视频结构化模型

视频结构化表征和基于这种表征进行相似度比较是视频检索的前提和最基础的重要工作。该文受视频制作过程的启发,通过分析新闻视频的内容结构特点,提出一个基于多语义抽象层次表示的5层视频目录结构化模型;在此基础上,采用分层处理思想,通过综合利用声视特征实现了基于目录结构的新闻视频结构化,克服了单纯用视觉特征难以胜任场景分段的困难,实验验证了该文思想及相应算法的有效性。     

新闻视频帧中的字幕探测

提出了一种新闻视频中的字幕探测方法，该方法主要针对新闻视频中的编辑字幕(如标题字幕)进行探测，包括灰度变换、边缘检测、字幕区域探测、字幕区域合并与过滤以及二值化等步骤。该算法具有简单、高效，对阈值的设定不敏感等特点，对大多数新闻视频中的字幕都具有较好的效果。     

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％。     

新闻视频中基于主持人识别的新闻故事探测

新闻视频由一个个内容相互独立的新闻故事组成。新闻故事探测是新闻视频浏览、基于内容检索等操作的前提。该文根据新闻视频的特殊结构和新闻节目主持人固定的特征，采用基于人脸检测的主持人镜头识别和基于语音的主持人识别来分割新闻视频中的新闻故事。实验表明，该方法能准确地探测出新闻视频中的新闻故事。     

基于内容的新闻视频检索技术研究

新闻视频的检索具有较大的实用意义。本文结合新闻视频的层次结构，从具体的每一步骤对现有的基于内容的新闻视频检索的常用技术，尤其是关于利用音视特征来进行新闻单元分割，进行了总结和探讨比较，指出了目前研究中存在的主要问题并提出了今后的研究方向。     

融合多特征的新闻故事自动分割

新闻视频是由一系列的新闻故事构成的,准确地对新闻故事进行探测与分割将对新闻视频的自动检索与语义的理解产生重要作用。通过对新闻视频的结构特征进行分析,提出了融合静音、镜头切变、主持人特征和文本信息等多种特征的新闻故事探测与分割的方法。通过对不同的新闻视频进行实验,获得了平均95.2%的探测准确率。实验证明,提出的方法能够较好地解决新闻故事分割的任务。     

一个基于内容的新闻视频浏览和查询系统:NewsBR

提出了一个基于内容的新闻视频浏览和查询系统NewsBR，这个系统是建立在非常准确的新闻故事分段和主题字幕文本提取之上的，它的主要特征包括：基于类别的新闻故事浏览，基于关键帧的视频摘要和基于关键词的新闻故事查询，本文详细讲述了新闻故事的分段，主题字幕文本的提取和在此之上的基于内容的视频浏览和查询，这个系统对于全面了解新闻视频的内容很有帮助且行之有效．     

基于语义人脸的视频新闻标注

视频和图像中的人脸蕴涵了丰富的语义信息，可以使用人脸对视频内容进行分析与标注，尤其是视频新闻节日。而要达到这样的目的，就必须先将对视频新闻具有语义价值的人脸从视频流中检测出来。本文提出基于语义人脸捡测的视频新闻语义聚类与标注算法：在这个算法中，首先使用肤色模型检测人脸可能出现区域，然后提取人脸可能区域的独立成分特征，用训练好的支持向量机检测出所有人脸，套用语义人脸模板过滤出最终的语义人脸集合，最后通过高斯混合聚类，将视频新闻标注为主持人镜头、访谈类新闻镜头和其他新闻故事镜头三类。实验表明，该算法在视频新闻结构化中可以得到较好的应用。     

On-line video abstract generation of multimedia news

The amount of video content available nowadays makes video abstraction techniques a necessary tool to ease the access to the already huge and ever growing video databases. Nevertheless, many of the existing video abstraction approaches have high computational requirements, complicating the integration and exploitation of current technologies in real environments. This paper presents a novel method for news bulletin abstraction which combines on-line story segmentation, on-line video skimming and layout composition techniques. The developed algorithm provides an efficient, automatic and on-line news abstraction method which takes advantage of the specific characteristics of news bulletins for obtaining representative news abstracts.