新闻视频故事单元关联分析技术研究综述

新闻视频故事单元关联分析是将新闻视频分割所得的故事单元按照报道的新闻事件所进行的一种特殊聚类.故事单元是新闻视频各层次结构中包含有新闻事件完整语义的结构单元,是对新闻视频进行分析、检索、组织等应用的最佳层次.对新闻视频故事单元关联分析技术进行了综述;按照方法所利用的信息类型将现有方法分成三类:基于文本相似度的方法、基于多模态信息相似度的方法和基于关键帧视觉重复性的方法;讨论了每种方法的特点并对相关技术的发展趋势进行了探讨.     

多源新闻视频中相似关键帧分析研究

分析不同来源视频中关键帧的相似度是新闻视频分析与组织中一项重要的支持技术,当前工作直接利用图像匹配分析方法进行研究,而没有充分结合新闻视频表身的特点和特定的需求,因此存在种种局限.针对这些不足,本文提出了一种快速有效的层次化过滤方法来识别新闻视频关键帧.该方法首先对局部关键点的获取和精减技术进行了研究,在第一层过滤中应用基于熵的方法选择相似关键帧候选集,在第二层过滤分析中利用相似关键帧的对称性得到可信的识别结果.实验显示,这种方法显著的提高了匹配分析的适度,并且具有较好的识别效率.     

相似视频关联分析技术综述

对目前相似视频关联分析领域的相似视频理解、相似视频匹配、相似视频探测等进行比较和论述。介绍相似视频匹配方面的几种不同的匹配技术,探讨不同技术中存在的主要优势和缺陷,并介绍近年来在相似视频探测方面的最新技术和原理。结合实际应用讨论该领域目前存在的问题和发展趋势。     

新闻视频故事单元分割技术综述

新闻视频的故事单元分割一般采用统计学或者信息论的方法,将新闻节目分割成一系列有各自主题内容的故事单元。这些单元反映的是视频流的高层语义,是建立视频索引的最佳层次。该文对这一技术进行了综述,将现有方法根据利用信息的角度分为3类:单模态的分割方法、多模态融合的分割方法和基于上下文信息的分割方法,并且详细讨论了每一类方法的特点。此外,还分析了一些分割错误的原因和今后的发展趋势。     

基于播音员识别的新闻视频故事分割方法

新闻视频的语义单元分割是基于内容的新闻视频检索和情报挖掘的重要步骤,受到众多研究者的关注。提出了一种基于播音员识别的新闻视频故事单分割的新方法,首先从新闻节目中提取各播音员的声学感知特征的作为其声纹,训练出其相应的混合高斯模型(GMM),并采用KL差异法从视频镜头中探测出各播音员和非播音员音频镜头,最后结合视频字幕帧事件和新闻节目特殊的结构知识对新闻节目进行故事单元分割。在2个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中获得96.02%查准率和92.58%的查全率。     

广义相似距核视频关键帧分层提取算法*

针对视频镜头关键帧特征提取矩阵可能尺寸大小不一致导致相似度无法计算的问题,提出一种广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。首先,针对行数相同列不同的两个特征矩阵,基于矩阵运算方法提出一种广义相似距核相似度计算方法并给出其改进形式。其次,基于改进相似距核计算方法和层次聚类算法,设计了广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。最后,通过在测试视频数据库及人造视频片段库上的仿真实验表明,该算法能够有效的完成视频关键帧的聚类和提取操作。     

相似视频片段的检测与定位方法研究

相似视频片段探测可以辅助网络视频检索、内容关联分析等方面的研究,具有重要的意义。重点研究了位置随机的相似视频片段的探测与定位问题,首先在视频结构化分析与关键帧提取的基础上,对不同视频进行相似关键帧探测。为保证探测的精度与效率,针对视频关键帧的特点,采用了FAST检测子和BRIEF描述子相结合的方法,利用关键帧的局部特征进行相似关键帧探测;其次提出了一种相似关键帧距离度量的方法,利用相似关键帧所在源视频的位置来构建相似关键帧距离矩阵,保留矩阵中距离较小的相似关键帧,将寻找相似视频片段的过程转化为寻找矩阵对应的连通图的过程。最后对算法进行了实验,结果表明,该方法可以有效地探测处于各个位置的相似视频片段。     

新闻视频中基于主持人识别的新闻故事探测

新闻视频由一个个内容相互独立的新闻故事组成。新闻故事探测是新闻视频浏览、基于内容检索等操作的前提。该文根据新闻视频的特殊结构和新闻节目主持人固定的特征,采用基于人脸检测的主持人镜头识别和基于语音的主持人识别来分割新闻视频中的新闻故事。实验表明,该方法能准确地探测出新闻视频中的新闻故事。     

关键帧技术在视频资源管理中的应用

为了进一步整合学校视频教学资源,提出一种基于关键帧技术的视频资源检索模式,通过对关键帧分析和提取技术的研究应用,提高了视频资源的利用效率,有效促进了教学和科研活动的开展。     

基于图像相似度的关键帧提取算法

为了在视频管理数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须用简明的方式表示视频的内容,关键帧提取技术是视频分析和视频检索的基础,现阶段关键帧提取技术已成为视频检索的一个重要研究方向。文中提出了一种改进的基于内容的视频关键帧提取方法-基于图像相似度的关键帧提取算法。实验结果表明这种方法可以较好地完成关键帧的提取工作,降低关键帧的冗余度,提高关键帧代表性。     

融合多特征的新闻故事自动分割

新闻视频是由一系列的新闻故事构成的,准确地对新闻故事进行探测与分割将对新闻视频的自动检索与语义的理解产生重要作用。通过对新闻视频的结构特征进行分析,提出了融合静音、镜头切变、主持人特征和文本信息等多种特征的新闻故事探测与分割的方法。通过对不同的新闻视频进行实验,获得了平均95.2%的探测准确率。实验证明,提出的方法能够较好地解决新闻故事分割的任务。     

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.     

基于用户兴趣语义的视频关键帧提取

目前,视频关键信息提取技术主要集中于根据视频低层特征进行关键帧的提取,忽略了与用户兴趣相关的语义信息。对视频进行语义建模需收集大量已标注的视频训练样本,费时费力。为缓解这一问题,使用大量互联网图像数据构建基于用户兴趣的语义模型,这些图像数据内容丰富、同时涵盖大量事件信息;然而,从互联网获取的图像知识多样且常伴随图像噪声,使用蛮力迁移将大幅影响视频最终提取效果,提出使用近义词联合权重模型衡量互联网中存在差异但语义相近的图像组,并利用这些图像组构建语义模型。通过联合权重学习获取语义权重,每一图像组在知识迁移中所起的作用由权重值决定。使用来自不同视频网站的多段视频对所提方法进行验证,实验结果表明对用户感兴趣的内容进行联合权重语义建模能更加全面、准确地获取信息,从而有效指导视频关键帧提取。     

融合多特征的新闻故事探测

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.     

一种多模态融合新闻视频条目分割算法

新闻视频条目分割是新闻视频检索和浏览中重要的底层支持技术,本文提出了一种融合主持人模板匹配和主题字幕帧检测的多模态新闻视频条目分割算法。先用基于主持人模板的算法进行第一次分割,再用基于改进的字幕检测方法进行第二次分割,最后将两次分割的结果融合并去除重复的分割点。实验证明,该算法对新闻视频条目分割具有较好的效果。     

基于关键帧的视频摘要研究

提出基于Directshow组件结构实时提取各类音视频特征的方法,并综合利用这些特征,通过对常用的视频关键帧提取算法进行分析比较,提出了基于FCNN模型的自适应关键帧提取方法,该方法可以适应于各种视频类型。以关键帧为基础,提出利用插值算法建立视频摘要的方法。最后以新闻视频为例,给出了基于内容的新闻视频摘要系统（KBVA-1）。     

一个基于内容的新闻视频浏览和查询系统:NewsBR

提出了一个基于内容的新闻视频浏览和查询系统NewsBR，这个系统是建立在非常准确的新闻故事分段和主题字幕文本提取之上的，它的主要特征包括：基于类别的新闻故事浏览，基于关键帧的视频摘要和基于关键词的新闻故事查询，本文详细讲述了新闻故事的分段，主题字幕文本的提取和在此之上的基于内容的视频浏览和查询，这个系统对于全面了解新闻视频的内容很有帮助且行之有效．     

基于关键帧标识的视频人脸识别技术研究

针对人脸检测与跟踪问题提出在监控视频中面向复杂背景、多姿态的快速人脸检测。使用了基于Haar特征,并结合有效的预处理手段跟搜索策略,另外在检测算法的基础上,考虑到监控视频的序列的特点,结合背景差、肤色、前帧参考等因素,提出一套基于帧间差分法来识别视频中人脸内容变动并标识此关键帧的方法,并以视频日志的形式记录下来。实验证明,此方法可以在针对检测特定目标提高监控视频人脸识别的正确率和检测速度。