基于聚类的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。为从不同类型的视频中有效地检测出视频镜头边界,提出一种视频镜头边界检测算法。通过视频帧图像的颜色特征,得到视频的相似性矩阵,根据突变镜头和渐变镜头在Affinity Propagation聚类结果中的不同特点,运用双阈值法检测镜头边界。实验结果表明,该算法从视频的本身信息分布出发,能自动快速地检测出镜头边界。     

基于预处理的视频镜头边界检测算法

针对视频镜头边界检测的高时耗问题,提出了一种基于视频预处理的视频镜头边界检测(SBD)改进算法。通过使用自适应的阈值选择可能包含镜头边界的候选段,候选段内首帧与其余各帧进行相似度对比检测出镜头起始帧,并立即检测切变。若候选段中不包含切变,则进行渐变检测。调整候选段以保证镜头边界位于同一段内,段内其余各帧与起始帧进行相似度对比确定镜头结束帧。实验结果表明,所提算法镜头边界识别准确率能够达到90%以上,且与倒三角模式匹配方法相比能够节约时间15.6%~30.2%;与对渐变和切变分别检测的算法相比,该算法能够在满足识别率的基础上提升检测速度。     

基于粗糙集和模糊聚类的新闻视频镜头边界检测方法

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。     

一种基于TextTiling的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容的视频检索中的关键技术,提出一种利用TextTiling方法来识别视频镜头边界的算法。通过滑动窗口对视频进行初步切割,利用主成分分析将视频帧投影到特征子空间,并在投影空间上计算相邻帧间距离,再根据相邻窗口之间的深度值确定视频镜头边界。针对TREC-2001视频测试数据集的实验结果显示,该算法检测镜头边界的平均查全率和平均查准率分别为89%和96.5%。     

信息论联合聚类算法及其在视频镜头聚类中的应用

视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题．以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关联特征对镜头相似性度量和镜头聚类性能带来的影响．为提供更合理的镜头相似性度量,该文基于信息论联合聚类算法,将特征关联性挖掘和镜头聚类描述为彼此依附的同步优化过程．同时,为自动估计视频中镜头类别数,文中还提出基于贝叶斯信息准则的类别数估计算法．     

在线聚类算法用于基于内容的镜头检索

视频数据具有一定的隐舍层次性,因此在对视频进行镜头分割后,可以利用模糊聚类算法依据相似度提取关键帧和关键镜头,对视频内容进行抽象概括,并以此时镜头进行检索.本文用非监督学习方法中的在线聚类算法自动提取镜头的关键帧,以相似方法对关键帧进行聚类以自动提取关键镜头,并对分类结果进行自我调整.将上述方法实现并用于镜头检索,获得了良好的检索结果,并减少了经验对聚类的影响,而且较好地表示了视频内容的层次性.     

一种基于聚类的主持人镜头检测算法

随着数字视频的广泛应用,视频数据库系统已成为基于内容的视频检索领域的一个研究热点.在建立视频数据库的过程中,主持人镜头的检测是一个重要而又难以解决的问题.本文先在镜头级别对视频提取一系列的时域和空域特征,如人脸特征,彩色纹理特征,镜头时间长度等.然后综合采用决策树和聚类分析方法对镜头分类,判断镜头中是否有主持人,从而实现主持人镜头的检测.实验表明,采用本文提出的算法,准确率可达98.7%,同时查全率为95.2%,较好的解决了这一问题.     

基于聚类的间隔帧分割算法

镜头分割是基于内容的视频检索首先要解决的关键技术。一般聚类算法可能导致帧序不连续或分割错误,并且现有的分割算法基本上都是对镜头中连续帧依次进行比较,效率比较低;为了解决以上问题,提出了一种改进的镜头分割算法-基于聚类的间隔帧分割算法,在此算法引入了参考变量,镜头中的很多帧不需进行比较。实验表明本算法(采用颜色直方图作为切变判别依据)在镜头分割中提高了效率,并且提高了分割的准确率。     

突变镜头边界检测的因果算法

传统的镜头检测算法属于非因果的方法,在对当前帧进行检测时需要利用前后若干帧的信息,不能满足实时应用的要求.文中提出了两种因果的突变镜头边界检测方法,其中只利用了当前帧之前有限帧的信息.实验结果表明,该类因果检测算法是有效的,两种算法各自的镜头检测准确率都达到了95%以上.     

基于互信息量的镜头边界检测算法

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。     

基于特征融合的自适应镜头边界检测

根据HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文提出了一种基于色彩和形状融合的方法计算帧间不连续值、形状特征选取梯度方向角,在计算出帧间不连续值以后,采用Kohonen自组织网络对不连续值进行聚类得到镜头边界。实验结果表明该方法能弥补采用单一的色彩或形状信息所造成的漏检或错检,并且Kohonen网络能取得与滑动窗高斯模型方法相差无几的性能表现,却克服了检测性能对于参数的敏感性。     

基于多种视频特征的镜头边界检测算法

提出一种基于多种视频特征的自适应镜头边界检测算法.利用滑动窗口将当前帧与其前后相邻多帧的视频特征进行比较,形成2组相似向量,利用Fisher判别式与运动矢量形成的自适应阈值实现突变检测.提取帧的亮度方差作为特征,通过有限状态机实现渐变检测.对大量TRECVID视频进行实验,结果表明该算法对突变和渐变都具有良好的检测性能,对运动及闪光具有较好的鲁棒性.     

基于流形特征的镜头边界检测后处理算法

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．     

基于自适应模糊神经推理的视频镜头边界检测方法

自动镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.本文提出了一种基于自适应模糊推理(ANFIS)的镜头检测方法,利用ANFIS训练后得到的模糊规则进行决策.通过实验证明,本文算法取得了不错的效果.     

一种精确定位镜头边缘的方法

提出了一种针对MPEG视频的精确定位镜头边缘的方法，结合视频非压缩域和压缩域中相关视频帧的信息来定位镜头边缘。首先利用解压后的I帧信息来粗略定位镜头边缘，然后利用视频序列压缩域中的B帧的运动趋势来精确定位镜头边缘，而不用对其解压缩。实验结果表明此方法能精确地检测到视频的镜头边缘。     

一种精确定位镜头边缘的方法

提出了一种针对MPEG视频的精确定位镜头边缘的方法,结合视频非压缩域和压缩域中相关视频帧的信息来定位镜头边缘。首先利用解压后的I帧信息来粗略定位镜头边缘,然后利用视频序列压缩域中的B帧的运动趋势来精确定位镜头边缘,而不用对其解压缩。实验结果表明此方法能精确地检测到视频的镜头边缘。     

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.     

基于增量主成份分析的在线视频镜头边界检测

在基于内容的视频检索系统中,镜头边界检测是极其关键的一步。而在线检测镜头边界也是亟需解决的问题,所以提出利用增量主成份分析(IPCA)方法,对视频进行实时分析和在线镜头边界检测。IPCA方法允许样本逐步输入,这样正符合在线视频的获取方式,所以利用IPCA可以实现镜头边界的在线检测。但是,IPCA也存在存储空间逐步增大的缺陷,针对此问题也提出了解决方案。实验证明该方法可以取得满意的效果。