一种渐变镜头检测方法

镜头检测与分割在视频检索中起着关键的作用。切变镜头识别已有许多成熟的方法。如何识别渐变镜头是视频分割中的难点。文章利用视频中图像帧直方图方差的变化,提出了一种渐变镜头的分割方法。实验表明,该方法简单有效,且具有较高的精度。     

视频检索中镜头分割方法综述

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。镜头变化是指视频序列中场景内容的变化。该文介绍了目前镜头分割的常用方法,包括灰度分割法、边缘分割法、彩色直方图分割法、MPEG视频的分割方法、块匹配镜头分割方法、统计判决镜头分割方法、基于聚类的镜头分割方法、镜头渐变的检测等,指出了研究场景内容的表征方法、特征提取方法、特征的检测尺度以及稳健可靠的实用镜头分割方法是目前主要的研究方向。     

在线新闻视频切变检测技术

根据新闻视频中每个独立新闻故事开端一般伴随着主持人串场的特点提出分三步的方法将完整的新闻视频分割成独立的故事片段.第一步,用一种带自适应阈值的基于图像直方图的帧间差比较方法找出切变帧实现镜头分割.第二步,取每个镜头的首帧并在该帧上用Opencv视觉库提供的人脸检测和识别的功能检测和识别主持人脸.第三步,把存在主持人脸的那一帧看作每则新闻故事的开端进行分割.实验证明,这个技术实现容易效率高,在大量的新闻视频的分割中具有较高的准确率.     

多模态特征融合的新闻视频故事分割方法

新闻视频故事分割是新闻视频分析的重要底层支持技术,本文提出了一种融合音频、视频等多模态特征的新闻视频故事分割方法.首先分析音频特征的静音片段作为音频特征候选点,对视频进行镜头分割,并将镜头分割结果分类为播音员镜头和新闻报道镜头,将所有的镜头分割点和播音员镜头片段提取为视频片段候选点;然后通过对新闻视频编辑规则的研究,对视频、音频特征候选点融合分析来获取新闻视频的故事分割,实验表明该方法在不同新闻视频编辑规则下都具有较好的分割效率.     

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。     

一种带验证的自适应镜头分割算法

文中针对镜头分割在基于内容的视频检索中的重要性,首先介绍了普通的镜头分割方法,进而针对这些方法的不足,提出了一种带检测的自适应镜头分割算法,该方法能够检测中视频中的突变,渐变等镜头变换,通过实际测试,结果表明算法能够取得较高的正确率.     

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。     

一种新的基于对象的足球视频镜头分类方案

论文提出了一种基于对象的足球视频镜头分类方案。首先对足球视频中的场地和运动员对象进行检测和分割,然后利用识别出的场地特征、运动员数目及运动员与场地比例等特征,对足球视频中的长距镜头、中距镜头、特写及其它类型的镜头进行分类。实验表明,该分类方案取得了良好的效果。     

基于DEMD的视频分割方法及其在视频水印中的应用

提出一种基于方向经验模式分解(directional empirical mode decomposition,DEMD)的视频分割方法,并结合独立分量分析(independent component analysis)技术实现视频水印的嵌入.基于DEMD的视频分割方法除去视频帧中反映图像内光照分布与能量的最低频率固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,并选择一种简单有效的运动补偿方法,解决了传统基于直方图方法对光照突变、镜头内物体运动和镜头运动及拉伸的敏感问题,减少了镜头边界识别的误检率,在保证召回率不受影响的前提下提高了视频分割的精确度.使用这种视频分割方法与ICA结合,对分割出的每个视频段进行ICA分析得到一系列独立分量帧,以这些独立分量帧为载体,采用一种改进的基于小波域量化的图像水印技术嵌入水印,实现对视频加入水印的过程.实验结果表明,这种视频水印方法对各种水印攻击均有较好的鲁棒性,同基于传统直方图方法的视频水印方法相比较,对丢帧和特续时间不变减少帧数等攻击具有更好的鲁棒性.     

基于播音员识别的新闻视频故事分割方法

新闻视频的语义单元分割是基于内容的新闻视频检索和情报挖掘的重要步骤,受到众多研究者的关注。提出了一种基于播音员识别的新闻视频故事单分割的新方法,首先从新闻节目中提取各播音员的声学感知特征的作为其声纹,训练出其相应的混合高斯模型(GMM),并采用KL差异法从视频镜头中探测出各播音员和非播音员音频镜头,最后结合视频字幕帧事件和新闻节目特殊的结构知识对新闻节目进行故事单元分割。在2个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中获得96.02%查准率和92.58%的查全率。     

基于运动信息的镜头切变检测算法

镜头检测算法的研究是视频分析与检索中较为活跃的研究领域之一。该文提出了一种基于运动信息的镜头切变检测算法，该算法采用四叉树算法分析视频序列的运动信息，进而提取基于运动信息的特征矢量，由提取的特征矢量可以检测出视频序列中的镜头切变点。实验表明该算法是有效的，可行的，并且具有非常强的抗干扰能力。     

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。     

MPEG压缩域多尺度镜头切变检测算法

如何在压缩域进行镜头的切变检测一直是视频自动索引和检索中的难点。提出了一种MPEG压缩域多尺度镜头切变检测算法,在GOP、slot和B帧三个尺度上对MPEG视频流进行分析。通过对相邻I帧的检测,确定一个GOP中是否存在镜头切变;通过对slot的分析,确定镜头切变在GOP中所处的区域;通过对B帧的检测,确定镜头切变发生的确切位置。     

A Supervised Learning Approach to Flashlight Detection

Shot boundary detection is a fundamental step of video indexing. One crucial issue of this step is the discrimination of abrupt shot change from flashlight, because flashlight often induces a false shot boundary. Support vector machine (SVM) is a supervised learning technique for data classification. In this paper, we propose a SVM-based technique to detect flashlights in video. Our approach to flashlight detection is based on the facts that the duration of flashlight is short and the video contents before and after a flashlight should be similar. Therefore, we design a sliding window in temporal domain to monitor the instantaneous video variation and extract color and edge features to compare the visual contents between two video segments. Then, a SVM is employed to classify the luminance variation into flashlight or shot cut. Experimental results indicate that the proposed approach is effective and outperforms some existing techniques.     

Novel automatic video cut detection technique using Gabor filtering

Video shot transition identification constitutes an important computer vision research field, being applied, as an essential step, in many other digital video analysis domains: video scene detection, video compression, video indexing, video content retrieval and video object tracking. This paper approaches the video cut transition detection domain, providing a novel feature-based automatic identification method. We propose a feature extraction technique that uses 2D Gabor filtering, computing tridimensional image feature vectors for the video frames. Most shot cut detection techniques use a thresholding operation to discriminate between the inter-frame difference metric values and thus identify the video break points. Our identification approach is not threshold-based, using an automatic unsupervised distance classification procedure instead of a threshold. Thus, we provide a region-growing based classification approach, that proves to be very efficient in clustering the distances between feature vectors of consecutive frames. The two resulted distance classes determine a satisfactory video shot detection.     

基于互信息量的镜头边界检测算法

为快速稳健地检测镜头边界,提出基于互信息量的镜头边界检测算法。采用基于HSV空间不均匀分块直方图求取的帧间互信息量作为视频帧间差异度量,结合相应的阈值策略与时域窗策略,实现对镜头的切变,以及常见渐变与计算机特效技术制作的镜头变换检测。对包括广告、综艺节目、新闻等多类视频数据进行实验,结果证明,该算法对切变检测的综合效果比经典基于直方图的双阈值法平均提高11.9%,渐变检测的综合效果平均提高7.6%,能有效减弱摄像机运动与光照变化对镜头检测的影响,对不同类型视频镜头检测效果稳定,具有较高的查全率与查准率。     

Novel Shot Boundary Detection in News Streams Based on Fuzzy Petri Nets

ABSTRACT

With the advent of a digital era, people have encountered some difficulty in using and absorbing overwhelming information generated by technological advances in multimedia. Thus, the development of video summarization enables people to catch a general idea about videos in a short time. In this paper, we focus on the shot change, a part of the video summarization, to conduct an experimental sample on news programs. Moreover, a high-level fuzzy Petri net model is presented to describe the frame combination which indicates a shot boundary used for a video frame sequence in order to detect both cut transitions and gradual transitions. This study has used feature functions to estimate the direct shot change in consideration of video shot boundary detection which adopts the HLFPN model to find a threshold value. The experimental results manifest that the proposed system saves a lot of time and reduces the occurrence of improper shot changes caused by the motions of objects and cameras when comparing the proposed approach with other existing ones.     

基于交互信息量和联合熵的镜头检测算法

镜头检测在视频检索中起着关键作用。文章提出了一种基于信息论的镜头检测方法,该方法使用相邻帧间的交互信息量检测突变,使用相邻帧间的联合熵检测淡入/淡出镜头。试验表明:该方法简单、有效,且识别的准确率较高。     

基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法

镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。