视频检索中的视频镜头分割技术

镜头分割是基于内容的视频检索的关键技术之一。本文介绍了目前镜头分割的主要研究方法。对目前主要的典型镜头分割算法进行了介绍和分析，指出了当前镜头分割的主要研究方向。     

基于窗口最大值和自适应阈值的视频镜头分割算法

本文对典型视频镜头分割算法进行分析,提出基于窗口最大值和自适应阈值的镜头分割算法.对该算法的系统结 构、特征参数、检测依据、自适应阈值及算法的实现进行了分析,用十段视频进行实验,结果表明,该算法的分割效果比较明显.     

视频镜头分割方法综述

视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一.对五种常用的视频分割算法作了综述,包括像素法、直方图法、X2直方图法、X2直方图分块法、边缘轮廓变化率法,并详细介绍了各种算法中的帧差异值的计算以及介绍了了他们的优缺点,并且通过实验分析对各种算法进行了比较,五种算法的优缺点实验中得到了很好的体现.     

一种自动门限选取的视频Shot分割方法

文中首先针对镜头Ｓｈｏｔ分割在基于内容的视频检索中的重要性,介绍了现在普遍采用的镜头分割新方法,同时针对这些方法的不足,提出一种基于自动门限选取的镜头分割及分类方法,该方法能同时检测视频中的突变,缓变等镜头变换和视频中的闪光灯以及运动区域。通过实际测试,结果表明算法能够有效地对视频领事进行镜头分割。     

利用基于色彩直方图的Fuzzy K-Means算法进行视频镜头分割

分析了现有的基于帧间特征差与阈值进行比较的传统视频镜头分割方法在阈值确定上的困难,以及由此对实验结果带来的不准确性,提出了将聚类算法应用于视频镜头分割,并提出了用FuzzyK-Means的聚类算法进行视频镜头分割.在视频特征上,选取的是传统的色彩直方图.实验结果显示这种基于色彩直方图的Fuzzy K-Means算法对于视频镜头的分割具有较好效果.     

基于颜色直方图变化率的视频镜头检测

镜头分割是基于内容的视频检索(CBVR)的关键步骤,它会直接影响到视频检索的结果。针对传统镜头分割算法实现过程复杂,渐变检测不理想等不足,提出了颜色直方图变化率HCR(Histogram Change Ratio)的概念,并在此基础上提出了一种基于颜色直方图变换率的视频镜头分割算法。实验证明,该镜头分割算法实现过程简单,而且对镜头突变和渐变均具有很好的检测效果。     

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。     

压缩域中叠化镜头的快速检测算法

随着网络和多媒体技术的不断发展，基于内容的多媒体信息检索技术变得越来越重要．同成熟的文本检索技术相比，视频检索还处在研究和探索阶段．视频检索的一个有效方法是将无结构的视频节目进行镜头分割，根据每个镜头的关键帧对视频建立索引．因此，镜头分割是基于内容的视频检索的基本步骤，在各种类型的镜头检测算法中，叠化镜头是很难检测的．根据叠化(dissolve)镜头内部预测帧预测误差能量和运动矢量分布特点，提出一种在压缩域中分割叠化镜头的新算法．与公开发表的同类算法相比，它具有以下优点：工作在压缩域上、速度快、鲁棒性好、精度更高．     

一种新的基于RS理论的压缩域镜头分割算法*

针对传统的非压缩域镜头分割算法数据多、运算量大和效率低的缺点,提出了一种基于RS理论的压缩域镜头分割算法。该算法首先根据MPEG压缩标准,从视频流中提取DCT系数;然后经预处理得到每一帧的DC系数;最后依DC系数建立镜头分割信息系统模型,通过RS理论的划分与属性约简得到视频镜头。实验结果表明,该算法相对传统非压缩域算法运算量和数据量大大减少,算法效率明显提高。     

基于自动门限的分区直方图的镜头分割

本文综合比较了目前流行的视频镜头分割算法,并针对这些方法的不足提出了一种基于自动门限的分区直方图的镜头分割方法。测试结果表明,该算法能够有效地对视频信号进行镜头分割。     

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。     

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。     

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.     

一种自适应的镜头探测系统的设计与实现

镜头探测是视频内容结构化分析的第一步,也是非常关键的一步。目前的镜头探测方法根据处理方式不同,可分为压缩域和解压域两种,而研究的重点多集中在mpg格式的视频文件上。随着压缩标准的不断成熟完善,出现了越来越多的视频压缩格式,如avi、wmv、asf等等。对于这类格式的视频文件如何进行视频内容结构化分析成为了迫切需要解决的一个问题。该文设计并实现了一种能适应多种视频文件格式的镜头探测系统,该系统采用先解压、后探测的方案。解压通过微软提供的DIRECTXSDK进行,接下来进行的镜头探测在解压后的像素域上进行。实验证明,该方法是行之有效的,它为多格式的视频流分析提供了一种解决思路。     

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。     

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。     

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．     

基于增量主成份分析的在线视频镜头边界检测

在基于内容的视频检索系统中,镜头边界检测是极其关键的一步。而在线检测镜头边界也是亟需解决的问题,所以提出利用增量主成份分析(IPCA)方法,对视频进行实时分析和在线镜头边界检测。IPCA方法允许样本逐步输入,这样正符合在线视频的获取方式,所以利用IPCA可以实现镜头边界的在线检测。但是,IPCA也存在存储空间逐步增大的缺陷,针对此问题也提出了解决方案。实验证明该方法可以取得满意的效果。     

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。     

视频镜头边缘检测技术

本文对视频镜头边缘检测的基本原理进行了阐述,介绍了压缩域和非压缩域中视频图象的镜头切换、渐变及溶解的检测方法,以及各类检测方法的基本思想和主要公式,最后指出了性能评价所面临的问题。