一种新的近重复监控视频检测算法

设计了一种使用视频镜头时序特征来实现级联式检测近重复视频的算法.首先在进行关键帧特征提取之前,直接在镜头层次上提取时序特征,初步滤除完全不相同的视频,然后对剩下的视频帧提取全局颜色特征和SURF特征进行逐步检测,最终获得与查询视频近重复的视频.对实验室的监控视频进行小范围的验证实验,实验结果表明,该算法与不用时序特征的方法相比有一定的有效性和准确性.     

基于位置敏感哈希的网络视频重复检测

针对当前网络上存在着大量的重复或近似重复的视频问题,提出了一种基于镜头层比较和位置敏感哈希的快速准确的网络视频重复检测方法。通过视频间匹配的镜头数占查询视频总镜头数的比例来判断视频的相似性。除此之外,还利用著名的近似最近邻查找技术——LSH在镜头层来快速查找相似镜头,从而提高检测速度。通过将镜头作为检索单元,把数据库中所有视频的镜头放到一起构建一个新的数据集,将种子(查询)视频的每一个镜头作为一个查询请求,应用基于LSH的近似近邻检索方法,检索出与查询镜头相匹配的所有镜头,最后融合这些返回的结果,得到查询视频的重复或者近似重复的视频集。通过在包含12 790个视频的CC_WEB_VIDEO数据集上的实验结果表明,该方法取得了相比已有方法更好的检测性能。     

近似重复视频检索方法研究

随着互联网的飞速发展,越来越多的视频被上传和下载,然而这些海量的视频中有很大的比例是近似重复的,这些近似重复的视频会给版权控制、视频检索准确性等造成一定影响,同时也会增加运营商的存储和处理成本。如何在大规模的视频集中找出近似重复的视频变得日益重要。本文对近几年关于近似重复视频检索方面的相关工作和研究成果进行了深入调研,详细论述了当前近似视频检索技术的现状及关键技术,并对其发展进行了展望。     

一种高效的视频切变检测算法

介绍了一种可以在压缩域和非压缩域实时检测视频切变的算法。算法采用了大小双重窗口,利用大窗口全局阈值提取候选切变位置,再在以候选切变位置为中心的小窗口中结合双侧和单侧判断进一步检测真实切变位置。算法能有效地避免因摄像机和目标的剧烈运动造成造成误检和漏检的情况,在检测五段视频的实验中,取得１００％的查全率和９６％的准确率。     

新闻视频主持人镜头的半屏幕检测算法

提出了一种电视新闻节目主持人镜头的自动检测方法。该算法可用于新闻节目的自动内容分析和检索。方法分为两步。在第一步中,把屏幕分为两部分:左屏幕和右屏幕,并分别加以检测,然后依据主持人镜头在一个新闻节目中频繁重复出现的特性对候选主持人镜头进行聚类。在第二步中,根据主持人镜头出现的时空特性,利用主颜色直方图检测出正确的主持人镜头。实验结果表明该方法有很高的正确率和适应性。该方法可用于新闻节目内容的自动分析和检索。     

面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减算法

针对图像提取出的SIFT特征数目通常很大、无法精确控制,导致系统效率不高且不稳定的问题,提出一种SIFT特征裁减算法.通过对SIFT关键点的对比度和主曲率比加权来衡量其匹配能力;在定位关键点和计算关键点方向2个步骤增加对关键点的二次筛选,提取出设定阈值数目内对匹配最有效的关键点.实验结果表明,该算法能有效地控制SIFT特征数量,比已有裁减算法具有更高的匹配准确度;与原始未裁减算法相比,在保证匹配准确度的同时,大大提高了系统的效率和稳定性.     

一种基于图的近重复视频子序列匹配算法

为了解决近重复视频检测中的效果和效率问题, 提出了一种基于图的近重复视频子序列匹配算法。将基于关键帧特征的相似性查询结果构建成匹配结果图, 进而将近重复视频检测转换成一个在匹配结果图中查找最长路径的问题。该算法有三个主要优势：a）它能在众多杂乱的匹配结果中找到最佳的匹配序列, 有效剔除了某些假“高相似度”匹配带来的噪声, 因而能在一定程度上弥补底层特征描述力的不足; b）由于它充分考虑和利用了视频序列的时序特性, 具有很高的近重复视频定位准确度; c）它能自动检测出匹配结果图中存在的多条离散路径, 从而能一次性检测出两段视频中可能存在多段近重复视频的情形。提出的算法不仅提高了检测的准确度, 而且提高了检测效率, 取得了良好的实践效果。     

基于改进的近邻传播学习算法的视频拷贝检测

为解决传统的基于k-means聚类的视觉词典法存在检索精度差、时间效率低等问题,提出基于近邻传播学习算法且适用于大规模视频数据集的视觉词典改进生成方法.在此基础上采用局部敏感哈希方法实现视频帧直方图的相似性匹配,采用投票方法完成视频拷贝检测;通过引入LAP (landmark affinity propagation,LAP)算法实现视觉词典的动态扩充.实验结果表明,相比于传统方法,该方法提高了视频拷贝检测精度,对大规模数据集具有更好的扩展性.     

一种视频局部高层语义特征提取算法

准确提取视频高层语义特征,有助于更好地进行基于内容的视频检索。视频局部高层语义特征描述的是图像帧中的物体。考虑到物体本身以及物体所处的特定场景所具有的特点,我们提出一种将图像帧的局部信息和全局信息结合起来提取视频局部高层语义特征的算法。在TRECVID2005数据集上的实验结果表明,与单独基于局部或者单独基于全局的方法相比,此方法具有较好的性能。     

多视频摘要技术:方法、应用及挑战

多视频摘要技术近年来受到了国内外学者的广泛关注,它是指通过对视频结构和内容的分析,从多个相关视频文件中提取出有意义的部分,将它们以一定方式进行组合,形成简洁的、能够充分表现语义内容的概要,目的是提供快捷的浏览和查询服务。目前该技术还处于起步阶段,实际的应用系统很少,有关体系结构、技术方法仍需要深入研究,更多的应用方向还有待开拓。在介绍研究意义的基础上,对多视频摘要的研究现状和主要方法进行了归纳、评述,探讨了一些应用方向,指出了目前研究面临的重点问题以及发展趋势。     

基于多SimHash指纹的近似文本检测

近似文本检测已成为当前研究热点.基于SimHash指纹的近似文本检测是主流的检测方法之一.但使用SimHash进行近似文本检测存在如下问题:指纹位数单一,丢失了一定量的信息.针对该问题,为使SimHash指纹尽可能多地代表文档的内容或特征,通过对术语集的统计特征分析,提出基于多SimHash指纹和k维超曲面的近似文本检测算法.实验表明基于多SimHash指纹的近似文本检测算法提高了检测的准确率,而且所增加的时间代价很小.     

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。     

一种基于CUDA的快速宽视频拼接的方法

在视频拼接过程中,需要进行大量的图像处理计算,高复杂度的拼接算法很难满足实时性要求。因此,为了实现多视频源快速拼接,不仅要求拼接算法具有较强的鲁棒性,同时还需要具有较低的复杂度。文中提出了一种新的快速宽视频拼接方法,此方法首先利用SURF算子提取图像特征点并进行匹配,接着使用多分辨率融合算法进行全景图融合,然后利用基于路径的方法结合光流实现低复杂度的视频插帧,同时整个宽视频拼接过程使用CUDA进行并行加速,最后用一个双目拼接系统对文中提出的方法进行可行性验证。     

An Accumulation Algorithm for Video Shot Boundary Detection

In this paper, an accumulation algorithm for video shot detection is introduced. The algorithm considers the properties of gradual transition. In a gradual transition, there is only a small difference between consecutive frames. The algorithm remembers the differences between consecutive frames and accumulates them. When the accumulation difference exceeds a threshold, an occurrence of shot transition is declared. Our main contributions are to introduce a frame C that remembers the changes from the beginning of a shot and detect the different types of boundaries (cut, fade, dissolve) at one process. We tested our algorithm with clips extracted from MPEG VCDs. The algorithm showed a good performance in detecting the gradual transitions as well as the abrupt cuts and has the ability to identify different types of boundaries.     

视频游戏中碰撞检测算法的选择

视频游戏效果必须在一定程度上符合客观世界的物理规律,其中,碰撞检测是游戏创作中不可回避的一个问题。目前在碰撞检测算法方面,已经有过一定的研究,但如何选择适合实际情况的碰撞检测算法还是一个值得研究的课题。为了展现逼真的游戏场景,必须采用适合的算法来进行物体之间的碰撞检测,从而增强游戏的真实感和沉浸度。     

一种联合图像分割与背景建模的运动目标检测算法

介绍了在混合高斯模型的基础上,采用每一个像素点及其邻域组成的集合作为特征矢量来描述图像,对YUV格式的彩色图像的不同颜色分量分别建立混合高斯模型,从而确定是否有变化发生.为充分利用空间信息,提出将彩色图像分割与背景建模结合起来,得到具有精确边缘的运动目标.实验结果表明,即使在前景纹理、颜色比较一致且与背景对比不是很明显的情况下,本方法也能完整地检测出运动前景.     

一种新的适用于广播监视的安全视频水印算法

在广播临视应用中,需要对视频片段进行认证.使用三维离散小波变换和中值量化方法,提出一种新的利用密钥生成鲁棒视频散列的算法.提出的散列算法对于视频编辑以及有损压缩都具有很好的鲁棒性.并在此基础上提出一种适用于广播临视的安全视频水印方案.该方案利用生成的散列值和版权标识形成待嵌入的水印信息,以实现对视频片段的认证.理论分析和实验结果表明,提出的算法具有较高的安全性和鲁棒性.     

视频中的文字探测

视频中出现的文字往往包含大量的信息 ,是视频分析的重要语义线索 ,探测并识别出来的文字可以为基于内容的视频检索提供索引 .本文简要介绍了目前现有的一些文字探测的方法 ,结合视频中出现的文字的特点 ,提出了一种较为高效的视频文字探测方法 ,该方法在一般图像质量的条件下对中、英文文字都有较好的探测效果 .文章给出了实验结果并对相关问题进行了讨论