基于语义轨迹的视频事件探测

视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的语义信息.然而我们知道,轨迹的产生往往受到一些与轨迹相关联的语义信息的影响,如轨迹产生时的地理信息等.将轨迹相关联的语义信息整合到轨迹中可以使我们了解更多关于轨迹的信息.语义轨迹为我们提供了一个将语义信息与轨迹信息有效整合的方法.该文将语义轨迹应用到视频事件探测领域,提出了一个基于语义轨迹的视频事件探测方法.该方法将视频中抽取的感兴趣对象的原始轨迹转化为语义轨迹,并根据语义轨迹探测可能的视频事件.同时该方法还提供了一个描述语义轨迹特征以及对语义轨迹与轨迹特征进行匹配的方法.最后我们通过实验分析验证了基于语义轨迹的视频事件探测方法的有效性.     

基于梯度离散余弦变换的视频文字定位

视频文字信息在基于语义的视频分析、检索、提取中占有重要地位。根据视频中文字和背景的灰度变化程度不同,提出一种基于梯度离散余弦变换的视频文字定位方法:先对视频帧进行NX V分块,计算每一块的离散余弦变换系数,然后求出梯度算子的幅值,利用得到的幅值作为块强度进行平滑滤波以及形态学处理,最后对图像进行水平和垂直方向投影,统计字幕条数,并利用文本框标识文字区域,进而达到对视频文字定位的目的。仿真结果表明这种视频文字定位方法对于静态文字和滚动字幕的定位均是可行的,且其算法的运行速度快、效率高,特别是对于笔画较少的文字定位准确,不会出现遗漏现象。     

基于声、像特征的视频暴力场面的探测

本文介绍了一种探测视频中暴力场面的方法,该方法综合声音和图像特征对视频进行分析,提高了探测的准确度,这种方法可用于对视频的高层语义特征建立索引,从而支持视频的基于内容检索。     

一种基于语义轨迹的事件规则学习算法

视频上的事件探测对于视频检索与语义理解是一个很重要的工作.视频中的轨迹不仅记录了物体的移动信息,也反映了物体移动的动机,并与事件的发生密切相关.主要探讨了如何从轨迹抽取事件.然而,基于内容的视频事件分析中,从视频中抽取的低层特征与高层的语义特征存在一定的鸿沟.因此,利用领域知识标记的兴趣区域,提出一种新的语义轨迹表示方法,从而将视频中得到的原始轨迹转化为语义轨迹.同时,使用物体与兴趣区域关系的正则表达式描述视频中的语义事件.基于归纳学习的事件规则学习算法显示了正则表达式比传统的一阶谓词上的合式公式更易于学习.利用学习得到的事件规则可以很好地用于视频中语义事件的探测.最后,实验表明了事件探测的有效性。     

基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法

提出一种基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法,首先,在视频文字检测模块,综合考虑了文字区域的两个显著特征:一致的颜色和密集的边缘,利用近邻传播聚类算法,根据图像中边缘颜色的复杂程度,自适应地把彩色边缘分解到若干边缘子图中去,使得在各个子图中检测文字区域更为准确.其次,在视频文字增强模块,基于文字笔画强度图过滤掉模糊的文字区域,并综合平均融合和最小值融合的优点,对在不同视频帧中检测到的、包含相同内容的文字区域进行融合,能够得到背景更为平滑、笔画更为清晰的文字区域图像.最后,在视频文字提取模块,通过自适应地选取具有较高文字对比度的颜色分量进行二值化,能够取得比现有方法更好的二值化结果;另一方面,基于图像中背景与文字的颜色差异,利用颜色聚类的方法去除噪声,能够有效地提高文字识别率.实验结果表明,该方法能够比现有方法取得更好的文字识别结果.     

基于多帧图像的视频文字跟踪和分割算法

视频中文字的提取是视频语义理解和检索的重要信息来源．针对视频中的静止文字时间和空间上的冗余特性,以文字区域的边缘位图为特征对检测结果作精化,并提出了基于二分搜索法的快速文字跟踪算法,实现了对文字对象快速有效的定位．在分割阶段,除了采用传统的灰度融合图像进行文字区域增强方法,还结合边缘位图对文字区域进行进一步的背景过滤．实验表明,文字的检测精度和分割质量都有很大提高．     

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。     

基于感知概念和有限状态机的体育视频语义内容分析模型

视频内容自动分析领域中,关键的挑战在干如何识别重要对象和如何建模对象之间的时空关系.本文基于感知概念(Perception Concepts,简称PCs)和有限状态机(Finite State Machines.简称FSMs)提出一种语义内容分析模型自动描述和探测体育视频中有意义的语义内容.根据体育视频中可识别的特征元素,定义PCs来表示视频中重要的语义模式;设计PC-FSM模型来描述PCs间的时空关系;采用一个图匹配方法自动探测视频中的高层语义.本文提出的方法使用户能够根据其自身的兴趣和知识设计体育视频的查询描述,并将语义内容探测问题转换为图匹配问题.实验结果验证了本文提出的方法的有效性.     

相似动画视频片段探测方法

为了实现相似视频片段的快速探测,以动画视频片段为研究对象,提出一种建立在视频单元层上的动画视频片段探测方法.在视频特征描述阶段,采用更符合动画图像的Markov平稳特征来描述动画视频帧的视觉特征,并利用视频距离轨迹(VDT)来挖掘视频片段特征,同时采用线性拟合特征的描述方法来描述VDT的特征;在特征匹配阶段,将视频片段匹配问题转换为网络流优化的问题,通过将视频单元的时间一致性嵌入到匹配网络中来寻找最佳对齐方式,大幅度减少了匹配的数据量.实验结果表明,该方法极大地改善了相似视频片段的探测效果,与传统的视频匹配方法相比,其具有更好的鲁棒性以及更高的效率.     

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.     

一种视频字幕检测定位新方法

简要介绍了现有视频字幕的检测提取方法及独立成分分析的基本理论和算法,探讨了独立成分分析在视频图像序列处理方面的应用,提出了一种基于独立成分分析的新的视频字幕检测提取方法。仿真实验结果表明,在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些传统检测提取方法或多或少都存在困难的条件下,该方法都具有良好的视频字幕检测提取能力。     

基于词组学习的视频文本检测方法

提出一种以词组作为模式识别对象的中英文视频文本检测算法,其根据视频中文本的笔画结构特点和聚集特性构造一个18维的特征向量,利用支持向量机将视频帧分为文本和非文本区域,通过多分辨率模型检测不同尺寸的文本,采用扩张-收缩的后处理过程校准文本区域位置。实验结果表明,该算法的检测准确率达93.17%,误检率仅为0.73%。     

视频图像文字检测综述

自动从视频图像中提取文字信息,对于监控视频图像内容、添加视频标签和建立视频图像检索系统,有重要的意义。文字检测是文字信息提取系统的前端,是文字信息提取中最关键的一步。近年来,视频图像文字信息检测领域有了新的重要的发展,综述从基于区域和基于纹理的文字检测方法进行归纳、比较和分析,概括了近年来文字检测技术的主要进展。此外,为了突出综合性方法的重要性,对其专门进行了总结。最后对视频图像中的文字检测技术的难点进行总结,并对其发展趋势进行展望。     

一种新的利用多帧结合检测视频标题文字的算法

视频中的标题文字通常在视频信息索引和检索中起到重要作用．提出了一种新的视频标题文字的检测算法．首先采用一种新的多帧结合技术来降低图像背景的复杂度,它基于时间序列对多帧图像进行最小(或最大)像素值搜索,搜索的具体方式由Sobel边缘图来决定．然后以块为单位来进行文字与非文字的分类,即用一扫描窗口对图像进行扫描,以Sobel边缘为特征,判断其是否为文字。一个2级的金字塔被用来检测不同大小的文字．最后,提出一种新的迭代的文字区域分解方法,它能够更精确地定位文字区域的边界．实验结果表明,这种文字检测算法能够取得很高的精度和召回率．     

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。     

一种基于边缘检测和线条特征的视频字符检测算法

叠加在视频帧中的字符串为多媒体数据的高层语义分析提供了重要信息．该文提出了一种基于边缘的视频字符检测算法．利用字符区域内边缘的分布和强度的特点,对Canny边缘检测算子进行改进,使其根据图像内容自动确定分割阈值,确保获得高质量的字符边缘;然后,提取字符线条的关键特征,过滤非字符线条并用神经网络分类器判断最终的字符区域．实验结果表明该文算法在保持高速度和高查全率的同时,有效地降低了虚警,克服了基于边缘的字符检测算法的普遍缺点．     

基于粒子滤波算法的高速公路车辆停车检测

提出了一种基于粒子滤波视频跟踪算法的停车事件检测方法,实现了对高速公路交通视频的自动监控。首先用混合差分技术,快速提取出视频中的车辆对象;并用粒子滤波算法实现了运动车辆的跟踪;进而通过对车辆运动的数学建模,对停车事件进行了自动检测。最后,对多组高速公路交通视频进行测试,结果表明：提出的检测方法比其他常用方法响应速度更快,且具有较高的检测准确率和鲁棒性。     

Robust video hashing based on representative-dispersive frames

This study proposes a robust video hashing for video copy detection.The proposed method,which is based on representative-dispersive frames(R-D frames),can reveal the global and local information of a video.In this method,a video is represented as a graph with frames as vertices.A similarity measure is proposed to calculate the weights between edges.To select R-D frames,the adjacency matrix of the generated graph is constructed,and the adjacency number of each vertex is calculated,and then some vertices that represent the R-D frames of the video are selected.To reveal the temporal and spatial information of the video,all R-D frames are scanned to constitute an image called video tomography image,the fourth-order cumulant of which is calculated to generate a hash sequence that can inherently describe the corresponding video.Experimental results show that the proposed video hashing is resistant to geometric attacks on frames and channel impairments on transmission.     

一种有效的新闻视频主题字幕检测方法

提出一种新的有效的新闻视频主题字幕检测方法。利用像素的空间量化亮度值计算局部帧差变化,以便检测新闻视频字幕的出现帧和消失帧,并建立4条规则来进一步区分主题字幕和非主题字幕,然后对同一主题字幕所在帧利用多帧结合的方法生成两个候选的主题字幕文字检测帧,选择其中之一进行文字区域的定位和提取;最后用投影法分割字符,并对投影法产生的错误分割字符的常见情况,提出相应的解决方法。实验结果表明了该方法的有效性。