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根据视频语义分析和视频摘要等应用对于视频数据结构化的需求,提出了一种针对足球视频的镜头分类方法.通过logo模板匹配检测并定位出视频中的慢镜头,对其余的正常比赛部分做镜头边界检测完成视频切分.基于分块的思想,对正常比赛镜头帧计算其各块的场地像素比率值作为特征,利用SVM分类器将正常比赛镜头分为远镜头、中镜头、球员特写或场外镜头3类.至此,整个视频流可以表示为结构化的四类镜头类型标示序列.实验结果表明,该方法在视频切分和镜头类型识别的准确性方面具有良好的效果. 相似文献
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为了实现视频层次结构挖掘,提出了一个有效的视频镜头分割算法和一种镜头相似性度量方法,然后根据镜头颜色、纹理和语义相似性采用场景边界探测算法构造视频场景.实验结果表明,这些算法是可行的. 相似文献
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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. 相似文献
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基于流形特征的镜头边界检测后处理算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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为了对海量视频数据进行有效的管理和快速浏览,急需对数字视频进行基于内容的视频检索。镜头分类是足球视频处理与检索的重要部分,针对目前现有足球镜头分类方法存在算法准确性不高或运算量过大的问题,提出了一种新的基于子窗口区域的镜头分类方法。该方法采用在HSV颜色空间中计算足球视频帧子窗口区域球场色像素比率,并辅以边缘信息的检测,对足球视频中的主镜头、中镜头、特写镜头和其他镜头进行了分类,实验结果表明该方法切实可行,具有很高的检出率和准确率。 相似文献
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为了直接从H.264码流中检测镜头边界,提出了利用H.264压缩域多特征和Biased—SVM(不平衡支持向量机)分类算法的检测方法。分析帧类型、宏块类型、运动矢量、帧内预测模式等信息,以获得发生镜头突变和渐变的特征。针对镜头边界帧的数量远少于视频帧总数的特点,用Biased—SVM分类方法将视频帧分为突变帧、渐变帧和非镜头边界帧。在TRECVID视频集上的实验结果表明,与其他H.264压缩域的算法相比,该算法有更好的性能。 相似文献
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一种基于模型的扫换检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
视频自动分割是实现视频数据库检索必不可少的一个过程,其基础是镜头边界检测.当前已有的算法能够较准确地检测出镜头突变,但对于镜头的渐变则常常会漏检,这是由于镜头渐变时帧间差没有一个明显的峰值,因而其检测比突变检测要困难得多.扫换是一种常用的视频空间编辑手段,用于实现多种镜头变化.通过分析各种类型的扫换,提出了一种新的基于视频空间编辑模型的扫换检测算法,其性能优于Alattar提出的基于统计特征的算法.对用AdobePremiere5.1生成的各种扫换视频进行检测.实验结果表明,这种扫换检测算法能够较好地适应 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种改进的基于亮度直方图帧差的自适应镜头分割算法,该方法包括突变镜头的检测过程和渐变镜头的渐变过程,这两个处理过程由相邻两帧的亮度直方图帧差与自适应阈值的比较来自动进行选择,在突变镜头的检测过程中加入隔帧帧差法检测闪光灯,渐变镜头的检测采用基于帧间差方差的方法。实验结果表明,改进算法具有很好的检测效果,且计算复杂度低,易于实现。 相似文献
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Shot Change Detection via Local Keypoint Matching 总被引:1,自引:0,他引:1
《Multimedia, IEEE Transactions on》2008,10(6):1097-1108
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视频镜头检测是基于内容视频检索的第一步,提出了一种基于特征信息的视频镜头检测方法,该方法首先利用小波变换提取原始视频帧的颜色特征和纹理特征,计算相邻帧颜色特征的互信息量和纹理特征的信息熵差,然后计算镜头间的相似度,该方法可以有效地检测出突变镜头和渐变镜头,对闪光灯及物体和摄像机运动有较强的鲁棒性,实验结果表明该方法具有良好的性能。 相似文献
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Statistical sequential analysis for real-time video scene change detection on compressed multimedia bitstream 总被引:1,自引:0,他引:1
The increased availability and usage of multimedia information have created a critical need for efficient multimedia processing algorithms. These algorithms must offer capabilities related to browsing, indexing, and retrieval of relevant data. A crucial step in multimedia processing is that of reliable video segmentation into visually coherent video shots through scene change detection. Video segmentation enables subsequent processing operations on video shots, such as video indexing, semantic representation, or tracking of selected video information. Since video sequences generally contain both abrupt and gradual scene changes, video segmentation algorithms must be able to detect a large variety of changes. While existing algorithms perform relatively well for detecting abrupt transitions (video cuts), reliable detection of gradual changes is much more difficult. A novel one-pass, real-time approach to video scene change detection based on statistical sequential analysis and operating on a compressed multimedia bitstream is proposed. Our approach models video sequences as stochastic processes, with scene changes being reflected by changes in the characteristics (parameters) of the process. Statistical sequential analysis is used to provide an unified framework for the detection of both abrupt and gradual scene changes. 相似文献