新闻视频相似关键帧识别与故事单元关联分析研究

实现数据库中全部故事单元的相似度分析所面临的复杂性问题相当突出。提出了一种有效的方法来克服这些问题。首先,对限制相似关键帧识别速度的因素进行了研究,通过构建关联分析子数据库和精简局部关键点数量来提高分析速度。然后研究了层次化过滤方法,以提高相似关键帧识别效率。进一步研究了通过相似关键帧判断故事单元的直接关联关系和利用关联关系的传递性获得故事单元之间的间接关联关系的故事单元关联分析方法。最后,研究提出了利用相似关键帧信息的故事单元相似度计算方法。实验结果显示,该方法显著提高了匹配与关联分析的速度,并且具有较     

新闻视频故事单元分割技术综述

新闻视频的故事单元分割一般采用统计学或者信息论的方法,将新闻节目分割成一系列有各自主题内容的故事单元。这些单元反映的是视频流的高层语义,是建立视频索引的最佳层次。该文对这一技术进行了综述,将现有方法根据利用信息的角度分为3类:单模态的分割方法、多模态融合的分割方法和基于上下文信息的分割方法,并且详细讨论了每一类方法的特点。此外,还分析了一些分割错误的原因和今后的发展趋势。     

相似视频关联分析技术综述

对目前相似视频关联分析领域的相似视频理解、相似视频匹配、相似视频探测等进行比较和论述。介绍相似视频匹配方面的几种不同的匹配技术,探讨不同技术中存在的主要优势和缺陷,并介绍近年来在相似视频探测方面的最新技术和原理。结合实际应用讨论该领域目前存在的问题和发展趋势。     

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。     

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。     

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%。     

融合多特征的新闻故事自动分割

新闻视频是由一系列的新闻故事构成的,准确地对新闻故事进行探测与分割将对新闻视频的自动检索与语义的理解产生重要作用。通过对新闻视频的结构特征进行分析,提出了融合静音、镜头切变、主持人特征和文本信息等多种特征的新闻故事探测与分割的方法。通过对不同的新闻视频进行实验,获得了平均95.2%的探测准确率。实验证明,提出的方法能够较好地解决新闻故事分割的任务。     

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。     

基于内容的新闻视频的层次化分析

电视新闻作为一种典型的视频事件是目前人们获取新闻的主要途径之一．但随着电视新闻数据量的急剧增加和人们生活节奏的不断加快，目前的电视技术已无法满足人们的需要．为了对新闻进行有效的检索，本文提出了对电视新闻节目进行分层组织的方案，对新闻视频的各个层次进行了详细的分析和讨论，为最终建立基于内容的新闻视频数据库做了准备。     

基于关联约束的单元建模技术研究

以图形元素和关联算子为基础定义结构单元，并赋以特定工程含义，使之成为包含结构信息和图形信息的基本设计单位；定义了主矢的概念来描述单元的总体特征，归纳了三种类型的关联约束，建立了单元化结构模型，实现了产品的结构变动设计。     

基于视音频特征和文本信息的新闻视频自动场景分割

提出了一种基于视音频特征和文本信息的新的场景自动分割技术.其基本思想是先探测新闻视频的镜头边界,再用文本检测方法识别主题字幕帧以得到分割信息.用短时能量和短时平均零交叉率参数探测静音分片.将视音频特征和文本信息相结合以实现自动场景分割.实验使用135 400帧的测试数据达到了85.8%的准确率和97 5%的重现率.实验结果表明此方法是有效的、稳健的.     

NewsVideoCAR:一个基于内容的视频新闻节目浏览检索系统

介绍了ＮｅｗｓＶｉｄｅｏＣＡＲ系统的构成，核心技术的基本思想和浏览界面的设计要点．     

新闻视频帧中的字幕探测

提出了一种新闻视频中的字幕探测方法,该方法主要针对新闻视频中的编辑字幕(如标题字幕)进行探测,包括灰度变换、边缘检测、字幕区域探测、字幕区域合并与过滤以及二值化等步骤。该算法具有简单、高效,对阈值的设定不敏感等特点,对大多数新闻视频中的字幕都具有较好的效果。     

基于语义的新闻视频检索研究

通过研究基于注释的视频检索和和基于内容的视频检索的优缺点以及认知学关于人对视频相似性的理解特征,对新一代基于语义的视频检索进行了探索。以视频数据的一个大类——新闻视频为研究对象,采用层次处理思想和综合利用新闻视频各组成媒质的内容特征及其所表达的丰富语义,设计实现了一个基于语义的新闻视频检索原型系统。实验表明该系统自动化程度高、语义客观、检索灵活。     

基于内容的新闻视频故事分段和检索

首先定义了新闻视频数据库系统的基本结构，接着介绍了实际新闻视频事故分段和检索所运用的文字提取、语音识别等核心技术的基本思想。最后给出了典型的实验结果。     

智能视频算法评估综述

智能视频监控在公共安全和民用领域已经显现出有效与广阔的应用前景,备受国内外学者和众多实际工程领域专家的高度关注,制定有效、公正的智能视频算法评估准则是其应用过程中的一个重要环节.文中对当前国际上智能视频算法的评估工作进行了比较全面的综述,重点是运动检测、目标跟踪的性能评估.最后指出了智能视频算法评估的发展方向.