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。     

新闻视频中主持人镜头识别方法的研究

提出了一种基于主持人镜头中背景不变性的模板匹配法，实验证明，这种主持人镜头识别方法具有算法简单、可靠的特点，具有较高的实用价值。     

基于内容的新闻视频故事分段和检索

首先定义了新闻视频数据库系统的基本结构，接着介绍了实际新闻视频事故分段和检索所运用的文字提取、语音识别等核心技术的基本思想。最后给出了典型的实验结果。     

自适应的新闻视频播音员镜头探测方法

提出一种基于聚类算法的新闻视频播音员镜头探测方法。该方法利用人脸探测得到的人脸属性进行聚类,在此基础上利用人物及人物边缘背景区域的颜色特征在聚类的结果中进行聚类分析,确定播音员镜头候选类型。通过背景边缘的颜色相似度分析对播音员镜头候选类型进行完善得到最终的播音员镜头类型。实验证明该方法通用性和效率都比较好。     

新闻视频帧中的字幕探测

提出了一种新闻视频中的字幕探测方法,该方法主要针对新闻视频中的编辑字幕(如标题字幕)进行探测,包括灰度变换、边缘检测、字幕区域探测、字幕区域合并与过滤以及二值化等步骤。该算法具有简单、高效,对阈值的设定不敏感等特点,对大多数新闻视频中的字幕都具有较好的效果。     

新闻视频相似关键帧识别与故事单元关联分析研究

实现数据库中全部故事单元的相似度分析所面临的复杂性问题相当突出。提出了一种有效的方法来克服这些问题。首先,对限制相似关键帧识别速度的因素进行了研究,通过构建关联分析子数据库和精简局部关键点数量来提高分析速度。然后研究了层次化过滤方法,以提高相似关键帧识别效率。进一步研究了通过相似关键帧判断故事单元的直接关联关系和利用关联关系的传递性获得故事单元之间的间接关联关系的故事单元关联分析方法。最后,研究提出了利用相似关键帧信息的故事单元相似度计算方法。实验结果显示,该方法显著提高了匹配与关联分析的速度,并且具有较     

基于COW技术的新闻视频主持人镜头实时检测方法

本新闻视频分析研究中，主持人镜头的实时检测具有十分重要的意义。文中提出了一种基于COM技术的新闻视频主持人镜头实时检测方法。实验证明，这种方法具有算法简单、可靠、实时性好的特点，具有较高的实用价值。     

新闻故事中的关键说话人发现方法

为了发现新闻故事中的关键说话人,用以提高多媒体检索效率,在说话人索引的基础上,提出了关键人发现方法:根据新闻故事中说话人的特点,基于说话人频率、说话人持续时间、平均每次说话人时长和说话人位置因子4个因素,综合定义了说话人关键度,用以判断说话人的重要性,把每个新闻故事中说话人关键度最大的人作为关键说话人.实验结果表明,该种算法可以找到故事中绝大部分的关键说话人,验证了该算法的有效性和可行性.     

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.     

基于灰度差分的新闻视频标题字幕探测

为实现新闻视频图像中标注文本的快速检测与定位,提出了一种有效的字幕定位方法。该方法通过灰度差分统计对视频帧中文字区域进行行定位,再利用行定位信息得到的子图像在垂直方向的投影进行列定位,最后对预处理结果进行过滤和合并得到文字区域定位的精确结果。实验结果表明：该方法效果良好,不受文字大小影响,不受图像背景复杂度限制,方便快捷。     

基于规则分析的新闻视频口播帧检测

新闻视频的主体内容是一系列的新闻单元,准确地对新闻单元进行分割是新闻视频自动索引的重要依据,同时也是对新闻视频进行基于内容的视频分析的过程中所要解决的一个基本问题。由于新闻主持人口播镜头的开始通常是一个新闻单元的开始,所以检测新闻主持人口播帧是定位和分割新闻单元的有效途径。论文提出的基于规则分析的口播帧检测方法(DBRA,DetectionBasedonRuleAnalysis)是一种全新的口播帧检测方法,该方法通过分析新闻视频口播帧具有的一些规则(亦可称其为特点),由计算机系统完全独立地对新闻视频进行分析、并自动检测出口播帧。该检测方法与现有的检测方法相比,不仅使用较为方便,而且具有一定的智能性。     

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.     

新闻视频主持人镜头检测方法

提出用于新闻视频主持人镜头检测的基于扩展人脸区域的模板匹配方法。利用一段新闻节目中主持人服装不变的重要线索,在线提取主持人镜头的扩展人脸区域模板,采用分块HSV颜色直方图作为模板参数,利用该模板对新闻视频镜头中检测出的扩展人脸区域进行匹配,根据匹配结果确定主持人镜头。实验结果表明,该方法计算简单、检测精度高、实时性强,具有很好的通用性。     

新闻视频中口播帧检测方法的研究

新闻视频分析是视频分析领域的重要课题.提出了一种基于知识的新闻视频分析方法——二阶段模板匹配法,用于检测新闻节目中主持人口播镜头,从而为新闻单元的定位提供基本依据.该方法具有通用性和实时性的特点,可以在新闻视频的自动分析或自动索引系统中得到实际应用.     

基于视音频特征和文本信息的新闻视频自动场景分割

提出了一种基于视音频特征和文本信息的新的场景自动分割技术.其基本思想是先探测新闻视频的镜头边界,再用文本检测方法识别主题字幕帧以得到分割信息.用短时能量和短时平均零交叉率参数探测静音分片.将视音频特征和文本信息相结合以实现自动场景分割.实验使用135 400帧的测试数据达到了85.8%的准确率和97 5%的重现率.实验结果表明此方法是有效的、稳健的.     

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。     

NewsVideoCAR:一个基于内容的视频新闻节目浏览检索系统

介绍了ＮｅｗｓＶｉｄｅｏＣＡＲ系统的构成，核心技术的基本思想和浏览界面的设计要点．