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提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文融合了视频帧的HSV直方图特征、边缘特征和纹理特征,计算出不连续帧。最后,采用Kohonen网络自组织网络对不连续帧值进行聚类得到镜头边界。实验结果表明该方法不仅是可行和有效的,也解决了需要阈值的问题。 相似文献
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基于信息熵的自适应阈值视频镜头检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种基于信息熵的自适应阈值视频镜头检测方法。首先,利用小波变换提取图像的颜色特征和纹理特征,然后利用信息熵方法来实现对突变和渐变镜头边界的检测,并根据滑动窗口中差值的分布来动态计算局部阈值,提高了镜头边界检测算法的精度。该方法能较好地检测出镜头突变,对渐变镜头也能达到检测的目的。实验结果表明算法能够有效地检测出视频镜头边界。 相似文献
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将视频切分为镜头是视频内容分析及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,提出了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。 相似文献
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该文分析了现有的对帧间特征差进行阈值比较的镜头分割方法,以及通过颜色空间和可调时间阈值进行视频聚类方法的不准确性,针对教案视频中大量文字内容体现出的特有的纹理特征,提出了使用基于灰度级共生矩阵纹理特征的C均值模糊聚类算法进行教案视频镜头分割.算法选取灰度级共生矩阵统计量之一的惯性矩作为度量帧间相似性的特征值,并根据教案视频中手写操作的特点调整特征向量,以此作为样本数据点进行模糊聚类.实验结果显示这种方法对于教案视频镜头的分割具有较好效果. 相似文献
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曹建荣 《中国图象图形学报》2006,11(11):1657-1660
针对如何在镜头基础上进行聚类,以得到更高层次的场景问题,提出了一个基于语义的场景分割算法。该算法首先将视频分割为镜头,并提取镜头的关键帧。然后计算关键帧的颜色直方图和MPEG-7边缘直方图,以形成关键帧的特征;接着利用镜头关键帧的颜色和纹理特征对支持向量机(SVM)进行训练来构造7个基于SVM对应不同语义概念的分类器,并利用它们对要进行场景分割的视频镜头关键帧进行分类,以得到关键帧的语义。并根据关键帧包含的语义概念形成了其语义概念矢量,最后根据语义概念矢量通过对镜头关键帧进行聚类来得到场景。另外.为提取场景关键帧,还构建了镜头选择函数,并根据该函数值的大小来选择场景的关键帧。实验结果表明,该场景分割算法与Hanjalic的方法相比,查准率和查全率分别提高了34.7%和9.1%。 相似文献
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提出基于视频图像的[YCrCb]和[CMYK]空间下的颜色和纹理等时空融合特征的火灾区域探测方法,将划分为时空域方块中的帧间颜色、空间纹理分布和运动属性组合成协方差描述子融合特征,通过分析矩阵中每两特征方差对应的正、负样本关联值的分布而确定特征的选择,首次提出了通过对协方差矩阵黎曼距离的变化分析来调整特征选择和组合方式。协方差特征的度量分别采用黎曼流形接地距离、对数欧式距离和用支持向量机训练的分类器进行对比实验。实验结果证明基于协方差矩阵融合特征的火灾探测系统表现出较高的识别精度和运行效率。 相似文献
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针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。 相似文献
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为了将视频分割成镜头,目前的方法都是提取某些特征然后构造不同的相异性函数。然而,太多的特征就会降低镜头分割算法的效率。因此,有必要对每一个镜头检测决策进行特征约简。基于此,提出了基于粗糙集和模糊聚类的分类方法并得到了相应的决策规则。针对新闻场景的特殊性,将镜头分割成突变过渡、渐变过渡以及无场景变化3类。用超过2个小时的新闻视频所做的实验获得了96.5%的查全率和97.9%的准确率。 相似文献
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基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测 总被引:5,自引:0,他引:5
播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析. 相似文献