一种多模态融合新闻视频条目分割算法

新闻视频条目分割是新闻视频检索和浏览中重要的底层支持技术,本文提出了一种融合主持人模板匹配和主题字幕帧检测的多模态新闻视频条目分割算法。先用基于主持人模板的算法进行第一次分割,再用基于改进的字幕检测方法进行第二次分割,最后将两次分割的结果融合并去除重复的分割点。实验证明,该算法对新闻视频条目分割具有较好的效果。     

基于灰度差分和二维最大熵阈值的新闻字幕检测*

针对新闻视频帧中文本区域的定位提取问题,提出了一种有效的字幕定位提取方法。通过灰度差分和变异灰度直方图对新闻视频帧字幕区域定位,再经改进的二维最大熵阈值方法对分割出的文字区域进行二值化,得到可识别的文字图片。最后对文本定位和OCR识别情况进行了算法对比。实验表明：与传统的投影法和最大熵方法相比,该方法可有效地提高文本定位的查全率和OCR的识别率。     

基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差。针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法。该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片。实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕。     

基于支持向量机的垃圾邮件过滤方法

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差.针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法.该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片.实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕.     

基于多模态特征融合的新闻故事单元分割

对新闻视频进行结构分析,提出一种基于多模态特征融合的新闻故事单元分割方法。将新闻视频分割成音频流和视频流,选择静音区间为音频候选点,将镜头边界切变点作为视频候选点,做主持人镜头和主题字幕的探测,挑选主持人镜头为候选区间,并记录主题字幕的起始位置和结束位置,利用时间轴融合音频候选点、视频候选点、主持人镜头和主题字幕,对新闻视频进行故事单元分割。实验结果表明,该方法的查全率为83.18%,查准率为83.92%。     

基于边缘检测和线条特征的新闻字幕探测

新闻视频中的字幕包含有丰富的语义信息,对理解当前的视频内容,具有重要的意义.如何准确的探测出新闻字幕,显得尤为重要.通过对新闻字幕的特点进行分析,提出了一种基于边缘检测和线条特征的新闻字幕探测方法.算法首先对图像进行灰度变换,去除冗余颜色信息,然后进行边缘检测、线条过滤,去除不符合字符特征的线条,最后进行字幕区域探测与合并,提取出字幕.选用不同频道的新闻视频帧对文中算法进行实验,并与其他方法进行比较,结果表明,提出的算法具有较高的探测召回率与探测准确率.     

基于灰度差分的新闻视频标题字幕探测

为实现新闻视频图像中标注文本的快速检测与定位,提出了一种有效的字幕定位方法。该方法通过灰度差分统计对视频帧中文字区域进行行定位,再利用行定位信息得到的子图像在垂直方向的投影进行列定位,最后对预处理结果进行过滤和合并得到文字区域定位的精确结果。实验结果表明：该方法效果良好,不受文字大小影响,不受图像背景复杂度限制,方便快捷。     

一种快速新闻视频标题字幕探测与定位方法*

新闻视频字幕包含有丰富的语义信息,尤其是标题字幕,对新闻视频高层语义内容的分析和理解具有 重要作用。利用标题字幕的时空分布特征,提出了一个新闻视频标题字幕的快速探测与定位方法。首先利用标 题字幕持续多帧出现的特点降低所需处理的帧数,然后基于标题字幕的边缘特征和位置特征,标记帧图像的候 选字幕块,对帧序列中的图像进行统计分析,探测出视频中标题字幕的位置及出现消失时间。实验结果表明所 提方法简单有效,能够快速、鲁棒地探测并定位新闻视频中的标题字幕。     

新的基于综合特征的新闻事件分割方法

提出了一种基于新闻视频中的标题字幕信息和音视频特征对新闻事件进行分割的方法,并实现了一个新闻事件分割、浏览和检索的原型系统。提出的方法综合利用新闻视频中的标题检测、主持人画面检测以及静音片段和语者切换检测技术分割整段新闻中的新闻事件。实验结果表明,该方法较仅利用标题的新闻事件分割方法在分割准确性上有了显著提高。     

利用OCR识别技术实现视频中文字的提取

为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取,提出了一套简捷而有效的方法。首先进行文字事件检测,然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制,最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕,提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法,加强了检测到的文字的边缘;对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文字尺寸的边缘。应用投影法最终确定视频字幕所在区域。最后,利用OCR识别技术对提取出来的文字区域进行识别,完成视频中文字的提取。以上方法的结合保证了提出算法的正确率和鲁棒性。     

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．     

一种压缩域上的快速标题文字探测算法及其应用

提出了一种在MPEG压缩流上基于模型的快速标题文字探测算法。对标题文字叠加模型的分析表明,视频流各分量值在标题文字区将属于特定的 范围区间。基于该特征,该文给出了一种利用色度分量统计特征在压缩域上检测标题的快速算法,并对算法的加速以及模型建立方法进行了讨论,该技术被成功地应用到自动创建图片目录,实现了用户通过极少目的图片对一天新闻节目内容的快速浏览。实验结果表明算法不仅具有理想的正确率96．6％与查全率100％,而且具有超实时的探测速度。     

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。     

基于形态学操作的新闻标题检测定位方法

新闻视频的标题是对新闻内容的重要释意,是新闻编辑和新闻检索的重要依据之一,文中提出了一种基于形态学操作的新闻视频标题检测定位方法,该方法在边缘图像预处理和滤波去噪的基础上进行有序的闭运算、开运算、腐蚀等多种形态学运算,最后采用象素密度分类方法有针对性地对视频帧下三分之一部分检测和定位标题区域,通过对央视、凤凰卫视、湖南卫视等具有代表性的新闻视频进行实验取得了较高的召回率和准确率,证明了该方法的优越性.     

基于语义信息提取的新闻视频场景分割方法

随着数字视频的广泛应用,视频数据库系统已成为多媒体领域的一个研究热点。在建立视频数据库的过程中,视频场景的分割是一个重要而又难以解决的问题。文章从分析新闻视频场景所特有的结构特征入手,提出了一种基于语义信息提取的新闻视频场景分割新方法,该方法通过对音频流和视频流中的镜头变换、主持人镜头、主题字幕和静音区间等语义信息的提取和分析来实现新闻视频场景的分割。实验表明,采用该文提出的方法,场景分割正确率可达86.9%,较好地解决了新闻视频场景分割问题。