一种基于镜头聚类的视频场景分割方法

为了更好地进行视频信息检索和浏览,提出了一种利用视觉和运动特征来进行场景分割的方法,该方法在把镜头聚类到场景中时,不仅考虑同一场景内镜头的视觉特征相似性,而且还考虑了镜头的运动特征的一致性。此外,为避免过度分割,还提出了一种方法用来合并过度分割出的场景。实验结果表明,这种方法是有效的。     

基于K均值聚类的视频关键帧提取技术研究

文章提出了一种基于k均值聚类的视频关键帧提取算法.该算法在视频的镜头分割算法之上,通过层次聚类对视频内容进行初步划分,之后结合k均值聚类算法对初步提取的关键帧进行直方图特征对比去掉冗余帧,最终确定视频的关键帧序列.经过大量的实验数据证明,该算法能够提取出冗余度较低、代表性较强的关键帧,一定程度上为视频关键帧提取提供了有...     

一种基于视频聚类的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。该文简单介绍了目前的关键帧提取技术,提出了一种基于聚类利用颜色直方图提取关键帧的方法来克服其它方法的不足。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。     

一种基于均值漂移的视频场景检测方法

提出了一种高效的视频场景检测方法。首先基于均值漂移,在滑动镜头窗内对各镜头聚类,并获得相应的聚类中心,然后根据电影视频场景的发展模式,计算两个镜头类之间的时序距离,接着基于时空关系进行场景检测,并且由相应的聚类中心获得场景关键帧,最后对场景过分割进行后续处理。实验证实该方法能快速聚类,并且有效地检测出场景和场景关键帧。     

基于视频聚类的关键帧提取算法

关键帧可以有效减少视频索引的数据量,是分析和检索视频的关键。在提取关键帧过程中,为了解决传统聚类算法对初始参数敏感的问题,提出了一种改进的基于视频聚类的关键帧提取算法。首先,提取视频帧的特征,依据帧间相似度,对视频帧进行层次聚类,并得到初始聚类结果;接着使用K-means算法对初始聚类结果进行优化,最后提取聚类的中心作为视频的关键帧。实验结果表明该方法可以大幅提高关键帧的准确率和查全率,能较好地表达视频的主要内容。     

一种基于镜头的视频场景检测方法

在数字视频的分析、浏览、检索中,现有的以镜头为基础的方法由于镜头粒度信息太小而不能表达视频语义上的联系,因此有必要将视频内容按照高层语义单元——场景进行组织。从分析视频剪辑的基本原则入手,给出了一种视频场景构造方法;首先使用改进了的像素匹配二次差分法结合双阈值法进行镜头突变和渐变的检测,然后对镜头内的帧间距离进行判断来提取关键帧;提出了一种基于双滑动镜头窗口的聚类方法,将内容相似语义相同的镜头聚合在一起形成新的场景。试验表明,该方法是有效的。     

基于仿射传播聚类的视频关键帧提取方法

关键帧提取是基于内容的视频摘要生成中的一个重要技术.首次引入仿射传播聚类方法来提取视频关键帧.该方法结合两个连续图像帧的颜色直方图交,通过消息传递,实现数据点的自动聚类.并与k means和SVC(support vector clustering)算法的关键帧提取方法进行了比较.实验结果表明,AP(Affinity Propagation)聚类的关键帧提取速度快,准确性高,生成的视频摘要具有良好的压缩率和内容涵盖率.     

基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取

关键帧提取技术,是基于内容的视频检索的一个重要组成部分。为了能从不同类型的视频里有效地提取关键帧,提出了基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取算法。首先通过图像的颜色特征获取视频镜头的相似性矩阵,然后通过仿射传播聚类自适应地提取视频关键帧。该算法从视频的本身信息分布出发,自适应地搜索出视频最优关键帧,且运算速度快。实验表明,该算法能有效地提取出视频最优关键帧,且算法快速稳健。     

在线聚类算法用于基于内容的镜头检索

视频数据具有一定的隐舍层次性,因此在对视频进行镜头分割后,可以利用模糊聚类算法依据相似度提取关键帧和关键镜头,对视频内容进行抽象概括,并以此时镜头进行检索.本文用非监督学习方法中的在线聚类算法自动提取镜头的关键帧,以相似方法对关键帧进行聚类以自动提取关键镜头,并对分类结果进行自我调整.将上述方法实现并用于镜头检索,获得了良好的检索结果,并减少了经验对聚类的影响,而且较好地表示了视频内容的层次性.     

映射结合聚类的视频关键帧提取

目的 视频摘要技术在多媒体数据处理和计算机视觉中都扮演着重要的角色。基于聚类的摘要方法多结合图像全局或局部特征,对视频帧进行集群分类操作,再从各类中获取具有代表性的关键帧。然而这些方法多需要提前确定集群的数目,自适应的方法也不能高效的获取聚类的中心。为此,提出一种基于映射和聚类的图像密度值分析的关键帧选取方法。方法 首先利用各图像间存在的差异,提出将其映射至2维空间对应点的度量方法,再依据点对间的相对位置和邻域密度值进行集群的聚类,提出根据聚类的结果从视频中获取具有代表性的关键帧的提取方法。结果 分别使用提出的度量方法对Olivetti人脸库内图像和使用关键帧提取方法对Open Video库进行测试,本文关键帧提取方法的平均查准率达到66%、查全率达到74%,且F值较其他方法高出11%左右达到了69%。结论 本文提出的图像映射后聚类的方法可有效进行图像类别的识别,并可有效地获取视频中的关键帧,进而构成视频的摘要内容。     

基于代表帧的视频摘要方法在家庭视频中的应用

依据目前的研究状况和家庭视频的特点,提出一种适用于家庭视频的基于场景代表帧的视频摘要生成方法.场景代表帧的选取是在提取法得到.最后给出了基于内容的家庭视频摘要系统.     

一种两阶段的视频图像关键帧提取方法

根据对航拍视频进行实时全景图拼接的实际需求,提出一种两阶段的关键帧提取方法。第一阶段利用飞行时间与重叠率的线性关系,以较高重叠率提取准关键帧,第二阶段对准关键帧进行逐帧检测,进一步降低冗余,最后确定关键帧,为全景图拼接做好准备。经实验检验．该方法能够提取出有效关键帧,具有可实用性。     

基于镜头内容变化率的关键帧提取算法

针对含有运动目标的视频采用单一阈值提取关键帧时易出现漏检或冗余的情况,提出基于镜头内容变化率的关键帧提取算法。根据镜头相邻帧差和与镜头平均邻帧差的变化特点定义镜头内容变化率,由该变化率确定关键帧提取的高、低阈值,实现自动提取一到多帧关键帧。实验结果表明,该变化率对视频帧的内容变化有较好的描述能力,提取的关键帧具有很好的代表性。     

一种从压缩视频流中提取关键帧的方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于DC系数和运动矢量直接从MPEG压缩视频提取关键帧的方法,无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。     

基于内容的监视视频摘要技术研究

介绍了视频摘要的相关概念、作用以及视频摘要所涉及到的一些关键技术,探讨了视频结构化的主要步骤,在分析监视视频特征的基础上,给出了一个基于内容的监视视频摘要系统模型。     

基于内容的监视视频摘要技术研究

介绍了视频摘要的相关概念、作用以及视频摘要所涉及到的一些关键技术,探讨了视频结构化的主要步骤,在分析监视视频特征的基础上,给出了一个基于内容的监视视频摘要系统模型。     

浅析商务智能的框架及其关键技术

伴随着社会的不断进步,经济的高速发展,人们生活水平有了很大提高,在人们不断提高自身生活水平的同时,企业也逐渐对自身进行了深入的发展和改革,以求在优胜劣汰的市场竞争机制中站稳脚步,从而获得最大的效益。商务智能是企业提高其自身核心竞争力的关键手段,但是,由于商务智能构建的成本太大,这也就严重制约了商务智能在企业中的应用以及其自身的发展。当前企业在商务智能需求的基础之上,建造了商务智能的框架,并且对其系统的具体运行机理、关键实现的技术以及核心组件的功能进行了详细的分析。本文中,笔者就对商务智能的框架及其关键的技术进行简要分析。     

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。