基于自适应阈值的自动提取关键帧的聚类算法

利用无监督聚类算法来提取关键帧是一种常用的方法,但该算法对类别数和初始类划分较敏感,在对视频内容一无所知的情况下,要求预先指定聚类数目是一个很困难的问题．提出一种二次聚类的方法;第1次以镜头内相邻两帧的相似度为数据样本进行聚类（分成两类）,计算确定第2次聚类所需的阈值;第2次采用动态聚类的ISODATA算法,以视频序列的帧为数据样本进行聚类,得到最终聚类结果．最后在每类中自动提取距其类中心最近的帧为关键帧．该算法简单且行之有效,无需预定义任何阈值（如聚类数目）．对大量不同特点的视频进行了实验,该算法均取得了较好的实验结果．     

基于内容的视频分层语义联想模型

提出一种视频的分层语义联想模型,构造三个层次的信息：概念层次树,场景网络和语义对象网络。利用概念层次树来适应不同的应用环境,场景网络表示视频的时间信息,而语义对象及其关系用来表示视频镜头的内容,通过分属不同镜头的语义对象的关系来表示镜头间的语义相关度。该模型采用基于时间和语义关系的检索方法,搜索结果是收敛的。     

一种融合图学习与区域显著性分析的图像检索算法

 为弥合图像低层视觉特征和高层语义之间的语义鸿沟,改善图像检索的效果,机器学习算法经常被引入到图像检索问题中.通常情况下,机器学习算法是与相关反馈机制相结合,通过用户的交互操作,标定出若干正反例图像,很自然地就可以将图像检索问题转化为模式识别中的分类问题.目前融合区域显著性分析的区域图像检索算法尚没有与机器学习算法相融合.本文结合图像区域显著性分析,并针对用户参与反馈的情况,分别提出了两种图像检索解决方案.其一,在没有用户反馈以及用户只反馈正例图像的情形下,将图像检索问题转化为直推式学习问题(Transductive Learning),改进已有的基于图的半监督学习算法,提出了融合区域显著性分析的层次化图表示(Hierarchical Graph Representation)方式,用以实现标记传播;其二,在用户同时反馈正反例图像的情形下,利用用户反馈得到的正反例图像构建相似性邻接矩阵,通过流形排序算法(Manifold-Ranking)学习出用户感兴趣的查询目标概念并用相应的特征向量集合表示,并据此查询图像库返回用户语义相关的图像集合.实验结果验证了这两种检索策略的有效性.     

一种快速有效的视频镜头边界检测方法

本文在分析现有的镜头边界检测方法的基础上,提出了一种层次化镜头边界检测方法.首先我们利用小波变换对信号奇异点的检测能力和对噪声具有较强的鲁棒性,实现了镜头边界的预检测.然后我们通过对候选镜头边界的虚警分析,有效地降低了闪光灯和快速运动对镜头边界检测产生的影响,并实现了镜头突变检测.在渐变类型分类中,我们分别实现了淡入淡出、扫换和溶解等三种重要镜头边界类型的检测.实验结果表明,本文方法能够快速、有效地实现视频镜头边界类型的检测,对运动和光线变化有较强的鲁棒性.