一种通用的渐变镜头检测方法*

针对渐变的特点,提出了一种基于非相邻帧差的通用渐变镜头检测方法,该方法利用非相邻帧差有效地突出了渐变的特征,利用窗口最大值准确地找到渐变的中心位置,该方法不用设置全局阈值,与具体的渐变转换效果无关,适应性强。实验表明该算法取得了良好的检测效果。     

一种基于双阈值法改进的镜头边界检测算法

提出了一种基于双阈值法改进的镜头边界检测算法.该方法的优势在于通过复检有效降低了突变镜头以及淡入淡出渐变镜头的误检率,同时该方法针对包含较多视频帧的镜头给出了一种进行溶解型渐变镜头检测的方法,有效地提高了溶解型渐变镜头的检出率.实验表明与原算法相比其查全率约提高了11%.     

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。     

一种基于特征跟踪的视频镜头检测算法

将视频切分为镜头是视频内容分析和基于内容的视频检索和浏览的第一步。针对视频镜头边界检测;提出一种基于特征跟踪的新算法。该算法从镜头起始帧中提取出一组角点特征;然后在后续帧中基于Kalman滤波进行特征窗跟踪;最后根据对应特征窗内的像素特征变化规律;得到镜头边界检测所需的测度;判断镜头切换的性质和渐变镜头的起止时间。实验结果表明该算法运算复杂度低;且具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于流形特征的镜头边界检测后处理算法

镜头是视频分析和检索的基础,为了有效检测镜头边界,并对镜头边界进行分类,提出一种新的镜头边界描述子：镜头边界流形．视频流可以看做一个高雏空间,镜头边界流形是隐含在该空间中的局部结构,它能够有效区分镜头边界和非镜头边界,以及区分不同类型的镜头边界．采用这种特征,提出一种后处理算法,一方面去除预检测镜头边界的虚警,另一方面将真正的镜头边界分类．实验结果证实了镜头边界流行的有效性以及后处理算法的优异性能．     

一种基于TextTiling的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容的视频检索中的关键技术,提出一种利用TextTiling方法来识别视频镜头边界的算法。通过滑动窗口对视频进行初步切割,利用主成分分析将视频帧投影到特征子空间,并在投影空间上计算相邻帧间距离,再根据相邻窗口之间的深度值确定视频镜头边界。针对TREC-2001视频测试数据集的实验结果显示,该算法检测镜头边界的平均查全率和平均查准率分别为89%和96.5%。     

一种基于二次帧差的突变镜头检测方法

通常的镜头检测方法都是利用帧间差来计算镜头边界的检测阈值,该文提出了一种基于二次帧差的突变镜头检测方法。该方法利用相邻帧之间黄金分块对应区间的HSV直方图距离,计算加权后的帧间差,然后通过计算二次帧差有效地消除边界检测阈值对镜头内容变化的敏感性。该方法不需设置全局阈值,适应性强。实验表明该算法取得了良好的检测效果。     

一种基于反向有限自动机的多模式匹配算法

在基于有限自动机的多模式匹配算法DFSA的基础上,结合改进的BM单模式匹配算法的优点,提出一种快速的多模式字符串匹配算法。在一般情况下,该算法不需要匹配目标文本串的每个字符,能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已成功的信息,跳过尽可能多的字符。实验表明,模式串较短时,该算法需要的时间约为DFSA的1/2,模式串较长时,所需时间约为DFSA算法的1/3。     

基于累积帧的自适应双闭值镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。针对渐变的视频序列,提出一种基于累积帧的自适应阈值镜头边界检测方法。考虑用一个累积帧把每一帧之间的差异累积起来,放大渐变的特征变化,利用块匹配算法对运动进行估计和补偿,以减少物体运动对镜头边界检测的影响。通过分析帧亮度和饱和度与阈值的关系,用自适应双阈值提高镜头边界检测的准确性。实验结果表明,该算法可以在较小的计算强度下较好地实现对镜头渐变的检测。     

基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法

提出了基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法,用于解决视频镜头边界检测中的阈值设定问题。算法首先获取需要设定阈值的数据样本,并确定需要阈值来区分的样本数据的两类状态。通过初步观察求得样本阈值可能存在的阈值范围。计算阈值取值范围内的每一个测试值相对于两类状态的误检数和漏检数,以及准确率和查全率。最终求得使误检数和漏检数都较低,且准确率和查全率都较高的测试值作为最佳阈值。本算法计算简便,能够根据不同类型的数据进行训练学习,动态生成相应的阈值,降低了镜头分割中存在的误判和漏检。     

基于Linux的蓝牙系统核心协议栈的设计与实现

本文设计与实现的基于Linux平台的Bluetooth核心协议栈主要由四个模块组成：服务发现协议SDF模块,逻辑链路控制与适配协议L2CAP模块,串行线路模拟协议RFCOMM模块和主机控制接口HCI模块。在本核心协议栈的设计过程中,始终将提高整个协议栈的执行效率作为第一目标。为提高协议栈的效率,对协议栈进行了设计优化,采用了状态自动机、散列技术、缓冲机制、开放式平台、硬件模拟技术等一些先进技术。     

基于局部和全局特征相融合的切变镜头自动检测算法

提出一种改进的基于局部的亮度差异直方图的方差和全局的灰度直方图帧差相融合的切变镜头自动检测算法,该过程由滑动窗口中相邻两帧的融合特征差值与自适应阈值的比较来自动进行切变检测。提取帧的分块亮度差异直方图的方差作为局部特征,这样既可以避免闪光灯和运动的干扰,又可以增加特征的空间信息;同时提取帧的灰度直方图作为全局特征;接着将二者相互融合,通过和自适应阈值比较来进行切变检测。对大量视频进行实验,结果表明该算法对切变检测具有良好的检测性能,对运动及闪光灯具有较好的鲁棒性,易于实现。     

Deciding unique decodability of bigram counts via finite automata

We revisit the problem of deciding by means of a finite automaton whether a string is uniquely decodable from its bigram counts. An efficient algorithm for constructing a polynomial-size Nondeterministic Finite Automaton (NFA) that decides unique decodability is given. This NFA may be simulated efficiently in time and space. Conversely, we show that the minimum deterministic finite automaton for deciding unique decodability has exponentially many states in alphabet size, and compute the correct order of magnitude of the exponent.     

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。     

Shot boundary detection using Zernike moments in multi-GPU multi-CPU architectures

This paper presents an analysis of a Multi-GPU Multi-CPU environment, along with the different possible hybrid combinations. The analysis has been performed for a shot boundary detection application, based on Zernike moments, although it is general enough to be applied to many different application areas. A deep study of the performance, bottlenecks and design challenges is carried out showing the validity of this approach and achieving very high frame per second rates. In this paper, Zernike calculations are carried out on GPUs, taking advantage of a packing strategy proposed to minimize host-device communication time.     

Discrete-event modeling of multi-agent systems with broadcasting-based parallel composition

Multi-agent systems have been widely used in logistics and manufacturing. In this paper we develop an automaton-based modeling framework for a special type of multi-agent systems, where agents are instantiated from a finite number of finite-state automaton templates, and interactions among agents are characterized via cooperative synchronization and broadcasting. To describe the compositional behavior of all agents, we propose a novel broadcasting-based parallel composition rule and show that it is commutative and associative. The effectiveness of this modeling framework and the parallel composition rule is illustrated in a simple multi-agent system.     

Temporal video segmentation and classification of edit effects

The process of shot break detection is a fundamental component in automatic video indexing, editing and archiving. This paper introduces a novel approach to the detection and classification of shot transitions in video sequences including cuts, fades and dissolves. It uses the average inter-frame correlation coefficient and block-based motion estimation to track image blocks through the video sequence and to distinguish changes caused by shot transitions from those caused by camera and object motion. We present a number of experiments in which we achieve better results compared with two established techniques.