一种基于颜色特征的视频镜头边界检测方法

视频镜头的边界检测是视频分析与检索的最基本环节之一。通常进行镜头边界检测时,需要设定阚值来判断特征差异是否足够引起镜头边界出现,但阅值的选取往往因视频内容不同而需重新设定。针对这一问题,本文提出了基于颜色特征进行的镜头边界检测方法。实验结果验证了该方法的有效性。     

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．     

基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析.     

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。     

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。     

基于镜头时长和纹理信息的视频拷贝检测

在视频拷贝检测中,检测速度和检测精度不能同时达到最优。为此,提出一种基于镜头时长和纹理信息的视频拷贝检测方法。以镜头时长作为特征建立倒排索引,并放入数据库,对查询视频进行分割,将其与数据库匹配,得到初次拷贝检测结果,分析关键帧序列的纹理复杂度得到最终的拷贝检测结果。实验结果表明,该方法的检测速度较快,查准率和查全率均为1。     

基于感兴趣区域特征融合的行人检测方法研究

近年来,伴随着智能车辆的快速发展,行人检测在车辆辅助驾驶方面越来越受到重视。提出一种二维显著性纹理算子(Two-dimensional Significant Local Binary Pattern,TS-LBP),该算子能够反映图像的纹理特征、显著性特征同时具有较强的抗噪声性能。首先提取感兴趣的目标区域,再提取目标区域颜色与纹理特征的融合特征对目标进行特征描述,最后采用Adaboost算法训练得到一个行人分类器对行人进行识别。实验结果表明,该方法检测快速准确,具有较好的检测效果。     

基于尺度不变特征的视频镜头检测

通过分析帧间的尺度不变特征点匹配数目随时间变化的性质来检测镜头边界,并提出2种帧间匹配机制--两两匹配机制和连续匹配机制.一个视频镜头内的特征点匹配数目具有平滑变化的特性,而在镜头边界处则表现出陡然变化的特性.通过将各类型的镜头切换统一于一种检测模式,可清晰地分割出镜头,避免模型选择和参数调整.     

基于CMISW的镜头边界检测

利用滑动窗口来进行镜头边界检测自适应阈值的计算是一种常用的方法。该文提出一种基于颜色——梯度模值二维直方图的自适应镜头边界检测方法。计算出帧间差值以后,在原有高斯模型滑动窗口内部增加一个滑动窗口计算自适应阈值。实验结果表明,该方法能有效避免滑动窗口方法中因窗口大小参数设置所导致的漏检问题,并且使检测性能得到进一步的提高。     

基于视频图像的火焰多特征检测

根据火灾发生时火焰的颜色、面积变化和火焰的纹理特征,提出一种基于视频图像的火焰多特征检测方法.着重介绍了对采集到的视频图像中的火焰进行颜色、面积变化的分析,并通过BP神经网络进行火焰纹理相似性的识别,以便得到更准确的火焰识别效果.     

Shot boundary detection based on mutual information and canny edge detector

Shot boundary detection servers as the preliminary step to video retrieval. Most of error detections in the present algorithms are caused by object and camera. Many researchers make use of mutual information to detect shot boundary, and the effect is good, however, object motion reduce performance of algorithm in the methods. In this paper, the author present a novel method of shot boundary detection based on the knowledge of mutual information and canny edge detector. We extract video frame edge using canny edge detector, then distinguish object motion and shot transform effectively by analyzing frame edge differences, reducing error detections caused by object motion, improving recall and precision. Experiments prove this method is robust to object motion, performance is better.     

一种基于运动特征的快速镜头边界检测方法

提出了一种基于MPEG视频流运动特征的镜头边界检测模糊推理方法。首先提取MPEG视频流中每帧的宏块信息,然后分析这些信息分别得到相似度、相似度差、运动活动性强度差、运动集中度差等,并将它们作为隶属度函数的输入量,按照一定的推理规则得到突变、渐变、无镜头变换三种情况的隶属度值,值最大者决定该帧是何种类型。实验结果表明该方法具有较高的检测精度,而且由于该方法不用对MPEG视频流进行解压缩,因此处理速度快,适合于实时应用场合。     

自适应特征点检测的可见-红外图像配准

目的 针对可见—红外图像之间配准点的数量不足、分布严重不均匀以及配准点之间的错配率高这3个核心问题,提出一种基于自适应特征点检测的可见—红外图像配准方法。方法 本文提出的自适应特征点检测方法,以Harris corner作为基本特征点;以特征点数目与空间分布为检测目标,从而自动地估计合适不同空间位置的特征点的检测阈值。在特征点对匹配中,将梯度方向与互信息相融合有效地添加了相似性函数的空间位置信息。结果 自适应Harris corner检测方法能够有效地提供空间分布均匀、数量充足的特征点。而梯度方向与互信息相融合的相似性匹配函数提高特征点的匹配率20%,降低配准误差50%。结论 本文提出的多传感器图像配准方法能够快速、准确地实现可见光图像与红外图像之间的配准,在CCD-IR图像融合领域具有很好的实用价值。     

基于互信息的文本特征加权方法

特征加权是文本分类中的重要环节,通过考察传统的特征选择函数,发现互信息方法在特征加权过程中表现尤为突出。为了提高互信息方法在特征加权时的性能,加入了词频信息、文档频率信息以及类别相关度因子,提出了一种基于改进的互信息特征加权方法。实验结果表明,该方法比传统的特征加权方法具有更好的分类性能。     

基于互信息的主成分分析特征选择算法

主成分分析是一种常用的特征选择算法,经典方法是计算各个特征之间的相关,但是相关无法评估变量间的非线性关系.互信息可用于衡量两个变量间相互依赖的强弱程度,且不局限于线性相关,鉴于此,提出一种基于互信息的主成分分析特征选择算法.该算法计算特征间的互信息,以互信息矩阵的特征值作为评价准则确定主成分的个数,并衡量主成分分析特征选择的效果.通过实例对所提出方法和传统主成分分析方法进行比较,并以神经网络为分类器分析分类效果.     

基于多模态信息融合的新闻独白镜头检测

新闻视频中的独白镜头具有较大的信息量,在视频检索和挖掘中具有较高的应用价值。提出了一种融合音频、视频、时域以及上下文信息等多模态特征进行独白场景检测的方法。首先利用规则移除广告和“其他”镜头,然后应用聚类的方法检测主持人镜头,最后应用条件随机场（CRFs）模型标记独白和记者镜头。该方法无需额外的信息,具有较好的普适性,实验取得了较好的性能。     

基于运动矢量的MPEG视频镜头边界检测

首先提取I帧的DC图进行镜头的粗略检测,然后提取P帧的前向运动补偿矢量,利用扩展矢量中值(EVM)滤波对运动矢量进行滤波预处理,并且进一步提取三个运动特征：运动强度值、运动强度差和运动矢量方向直方图绝对差,最后用模糊逻辑对上述三个特征进行综合,推理得出突变、渐变镜头和非镜头,实现镜头的检测。由于不需要对视频完全解压,直接从MPEG压缩码流中提取信息,所以计算复杂度低,提取速度较快。最后通过实验验证了该方法。     

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.     

视频镜头边缘检测算法研究与比较

视频镜头边缘检测中的直方图、像素差异等算法只针对有限的测试数据进行了范围比较狭窄的测试,对于算法的适用领域和范围没有进行测试和说明.为了解决这一问题,设计实现了三种视频镜头检测算法,并构造了丰富的测试视频数据集,针对测试结果进行了实现算法的性能分析以及提出了改进建议.