融合多特征的新闻故事探测

探测出新闻故事的边界,将对新闻视频的结构化分析以及新闻视频的语义理解产生积极的作用.通过对新闻视频的结构进行分析,提出了一种融合镜头、播音员、标题字幕、静音等多种特征的新闻故事探测方法.该方法避免了依赖单特征探测新闻故事边界的不足,实验证明,该方法可以获得平均96%的故事边界探准率,能够较好地完成新闻故事边界探测的任务.     

新闻视频中基于主持人识别的新闻故事探测

新闻视频由一个个内容相互独立的新闻故事组成。新闻故事探测是新闻视频浏览、基于内容检索等操作的前提。该文根据新闻视频的特殊结构和新闻节目主持人固定的特征，采用基于人脸检测的主持人镜头识别和基于语音的主持人识别来分割新闻视频中的新闻故事。实验表明，该方法能准确地探测出新闻视频中的新闻故事。     

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。     

基于朴素贝叶斯模型的新闻故事分割方法

提出一种基于朴素贝叶斯模型的新闻视频故事分割方法。通过对新闻视频进行镜头检测,获得候选故事边界点,从候选边界点周围镜头提取多模态中级特征,形成属性集合作为输入,应用朴素贝叶斯模型对候选边界点进行分类后对结果进行后处理,得到新闻故事。实验结果表明,该方法获得了较高的查准率和查全率,对不同类型的新闻节目有良好的适应性。     

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.     

辅助决策的新闻视频挖掘

新闻视频是一种丰富的信息源，对其进行有效的挖掘将有力地辅助决策分析。本文从多媒体信息系统的角度出发，深入思考了辅助决策的新闻视频的挖掘内容和挖掘方法，主要解决了以下两个问题：即挖掘什么和如何去挖的问题。指出辅助决策的新闻视频挖掘的内容应包括结构挖掘、语义事件挖掘、趋势挖掘、关联规则挖掘以及决策者兴趣点挖掘等等；并以一个具体的例子来说明新闻视频挖掘的各种方法，如结构的分割、语义事件的探测、新闻故事重要度的判定、专题的统计分析以及模式的可视化等等。本文较好地实现了新闻视频的内容分析与挖掘的结合，初步的实验证明了提出的新闻视频挖掘方法在辅助决策方面具有有效性。     

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。     

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。     

新闻视频的场景分段索引及摘要生成

在提出一种新闻视频检索系统结构的基础上，介绍了基于标题条检测的新闻场景分段索引方法，并阐述了两种新闻摘要的生成策略．该方法利用新闻节目标题条出现的时空位置线索，结合标题关键词的识别，建立起一个层次化的新闻视频索引结构，并帮助用户通过新闻摘要实现不同要求的视频浏览．实验证明该方法有较高的检索成功率，并且简单快捷，为新闻视频检索提供了新的有效途径．     

基于规则分析的新闻视频口播帧检测

新闻视频的主体内容是一系列的新闻单元,准确地对新闻单元进行分割是新闻视频自动索引的重要依据,同时也是对新闻视频进行基于内容的视频分析的过程中所要解决的一个基本问题。由于新闻主持人口播镜头的开始通常是一个新闻单元的开始,所以检测新闻主持人口播帧是定位和分割新闻单元的有效途径。论文提出的基于规则分析的口播帧检测方法(DBRA,DetectionBasedonRuleAnalysis)是一种全新的口播帧检测方法,该方法通过分析新闻视频口播帧具有的一些规则(亦可称其为特点),由计算机系统完全独立地对新闻视频进行分析、并自动检测出口播帧。该检测方法与现有的检测方法相比,不仅使用较为方便,而且具有一定的智能性。     

基于多模式分析自动解析新闻视频

提出一种结合视觉、声音、文字等多种模式信息自动解析新闻视频的方法,并对音频特征的提取以及综合多种模式信息解析新闻视频的算法进行了详细的探讨.多种模式信息的使用有效地弥补了仅基于图像分析技术分割新闻条目的不足,从而使该方法对不同方式存在的新闻条目在分割时具有更广泛的适应性.在包含184100帧的测试数据集上,对于新闻条目边界点的检测,系统获得了95.1%查全率,93.3%的正确率.实验结果证明了该方法的有效性、强壮性.     

Automatic Segmentation of News Items Based on Video and Audio Features

The automatic segmentation of news items is a key for implementing the automatic cataloging system of news video.This paper presents an approach which manages audio and video feature infomation to automatically segment news items.The integration of audio and visual analyses can overcome the weakness of the approach using only image analysis techniques.It makes the approach more adaptable to various situations of news items.The proposed approach detects silence segments in accompanying audio,and integrates them with shot segmentation results,as ewll as anchor shot detection results,to determine the boundaries among news items,Expeimental results show that the integration of audio and video features is an effective approach to solving the problem of automatic segmentation of news items.     

新闻视频挖掘技术研究

新闻视频挖掘是一个新兴的研究领域,也是多媒体数据挖掘的典型代表。本文对新闻视频挖掘技术进行了全面深入的讨论,首先从概念上对新闻视频挖掘进行了界定,提出了新闻视频挖掘的层次框架和技术框架,指出新闻视频挖掘包括低层视频挖掘和高层视频挖掘两个层次。其中,低层视频挖掘是利用数据挖掘的方法对视频内容进行分析的过程,而高层数据挖掘则是在低层挖掘的基础上进一步发现视频中的知识的过程。新闻视频挖掘的技术框架则对挖掘所涉及到的具体技术进行了分析。最后,对新闻视频挖掘中的结构挖掘、语义内容挖掘、视频摘要、趋势挖掘、关联挖掘等任务进行了详细的阐述,并对各种任务举出了具体的示例加以说明。     

新闻视频中口播帧检测方法的研究

新闻视频分析是视频分析领域的重要课题.提出了一种基于知识的新闻视频分析方法——二阶段模板匹配法,用于检测新闻节目中主持人口播镜头,从而为新闻单元的定位提供基本依据.该方法具有通用性和实时性的特点,可以在新闻视频的自动分析或自动索引系统中得到实际应用.     

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．     

基于语义人脸的视频新闻标注

视频和图像中的人脸蕴涵了丰富的语义信息，可以使用人脸对视频内容进行分析与标注，尤其是视频新闻节日。而要达到这样的目的，就必须先将对视频新闻具有语义价值的人脸从视频流中检测出来。本文提出基于语义人脸捡测的视频新闻语义聚类与标注算法：在这个算法中，首先使用肤色模型检测人脸可能出现区域，然后提取人脸可能区域的独立成分特征，用训练好的支持向量机检测出所有人脸，套用语义人脸模板过滤出最终的语义人脸集合，最后通过高斯混合聚类，将视频新闻标注为主持人镜头、访谈类新闻镜头和其他新闻故事镜头三类。实验表明，该算法在视频新闻结构化中可以得到较好的应用。