基于GEP自动聚类算法的视频关键帧提取方法

视频关键帧提取技术是视频数据处理研究领域的热点研究问题.该文针对现有的镜头边界检测技术不能有效提取关键帧的不足,提出一种基于小波边缘检测算子的自适应分块视频镜头边界检测算法.通过检测视频镜头变化,得到分割的镜头,然后对视频帧提取图像特征,并利用基因表达式编程(GEP)的自动聚类功能对视频帧进行聚类,提出并实现了基于GEP自动聚类的视频关键帧提取算法(KFC‐GEP).实验证明该方法能较好的提取视频序列的关键帧.     

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法

针对视频镜头的快速有效分割问题,提出一种结合视频帧码流分析与边缘检测的镜头分割算法。算法首先提取并分析视频码流中的每个宏块编码类型和运动向量信息,根据码流分析结果确定部分镜头切换帧及候选镜头切换帧,然后对候选切换帧再进行边缘检测,分析边缘纹理特征,排除非镜头切换帧,保留镜头切换帧。试验结果表明,算法对不同类型视频的镜头突变和渐变检测都有较好的效果。     

一种新的镜头边界检测和静态视频摘要提取方法

提出一种新的融合图像分割和注意力模型的静态视频摘要自动生成方法.该方法将视频中的每帧图像分割成块,分别计算连续2帧对应块的匹配距离;在此基础之上,根据各个块不同的重要性用线性融合的方法求出2帧之间的匹配距离;然后通过计算匹配距离的期望和标准差自动地求出阈值,进而检测出镜头边缘;最后根据每个镜头的匹配距离,提取出静态视频摘要.仿真结果表明:与同类方法相比,该方法能够快速高效地检测出各种镜头边界,提取的静态视频摘要能够有效反映视频的内容.     

基于RS理论的镜头分割预处理算法

在分析视频数据特征的基础上,引入粗糙集的属性约简理论,提出一种基于RS理论的镜头分割预处理算法.该算法首先从压缩域提取视频帧的DCT系数,在对DCT系数处理后得到DC系数的信息系统,然后利用RS理论对信息系统进行属性约减,最后得到没有冗余的帧序列.实验结果显示,算法处理后,镜头的帧数目大幅度减少,而后续的镜头分割结果基本不变.实验结果表明,此算法在镜头分割前能消除大量的冗余数据,避免了大量的复杂运算.     

基于自适应双阈值和主色率的足球视频镜头的分割

为了有效地实现对足球视频镜头边界检测,该文提出了一种基于自适应双阈值并结合主色率的镜头分割算法.该算法首先采用滑动窗口,基于颜色直方图的分布得到局部自适应的双闽值,然后在HSV颜色空间中提取当前帧图像的主色,并基于圆柱距离求出主色像素点,接着在此基础上获取该帧的主色率,最后用双阈值结合主色率对足球视频镜头分割.实验结果证明:该方法对足球视频能较好地实现突变和渐变检测,为基于语义的足球视频的检索奠定了很好的结构化基础.     

视频分割与场景聚类算法研究

本文介绍了实现视频分割和场景聚类的算法.首先用X2直方图匹配法检测镜头切换,梯度法检测镜头淡入淡出;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧;进一步基于镜头的关键帧集计算镜头间的相似度,对相似度大于阈值的镜头进行聚类;最后给出了典型实验结果,表明上述算法对视频分割和镜头聚类有较好的性能.     

基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法

提出一种基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法.第1级分类器利用分段视频首尾帧直方图距离,结合滑动窗口和陷波方法计算分段视频的特征向量,通过支持向量机来分类筛选含有镜头边界的子段;第2级分类器根据不同间距的帧间直方图的距离特征,采用时间窗口法构造特征向量,利用二叉树支持向量机多分类策略检测镜头边界的位置.结果表明,所提出的方法能够同时提高切变和渐变的镜头边界的检测效果.     

基于多特征融合和小波去噪的镜头渐变检测方法

镜头检测在视频检索中起着关键的作用.镜头渐变检测已有许多成熟的方法,如何识别镜头渐变是视频分割中的重点.将视频的多帧差序列视为一维信号,提出了一种基于多特征融合和小波去噪的二次帧差滑动窗口镜头边界检测算法,该方法能同时检测出镜头的切变和渐变,实验表明该方法在一定程度上克服了由于摄像机不规则运动、光影变化、画面中物体快速运动等造成的影响,通过对不同视频片段的测试和比较,表明该算法能较好地实现镜头的突变和渐变检测.     

视频镜头边界检测的实验设计

视频的镜头边界检测是视频处理技术的根本和关键。它有助于建立一个层次化的视频结构,从而有利于提取有意义的视频内容。在学术界得到广泛公认的是,镜头的边界检测是视频分析、处理和应用中的第一步骤。视频的镜头边界检测,长期以来吸引了众多学者的关注和研究。文中设计了一个检测视频镜头边界的实验：首先,使用91MPEG视频解码器得到视频帧序列;然后,提取视频帧的RGB颜色空间特征;最后,运用阈值判别方法,来检测视频镜头边界的变换。     

基于多特征分层的视频摘要提取算法

视频数据的大量出现显示了对视频摘要的更大需求,现有基于特征的和基于镜头分割的视频摘要提取方法计算量大、准确性和可靠性都难以满足实际需求.利用视频的多特征分层进行镜头分割,采用先粗后细的策略,用计算简单的特征分割后再用复杂特征聚类,得到准确的视频片段及各段关键帧,再对各关键帧提取全局特征,相似度比较后生成最终的视频摘要.这样无需考虑多特征权重,自适应生成视频摘要.在VSUMM等公共视频数据集上的实验结果显示,多特征分层方法有效地改进了视频摘要提取性能,精确率和召回率均优于传统方法,且计算复杂度明显降低.     

面向视频编码的运动对象分割和提取

多媒体通信的发展迫切需要面向对象的视频编解码技术,其关键是视频对象（VO）的提取和视频对象平面（VOP）的分割,提出一种自动分割VOP的新方法。根据初始帧,使用形态运动滤波技术,初始运动对象首先被提取出;在后继帧中使用活动轮廓（Snake)技术对运动对象进行拟合匹配,最后根据一系列精确的二值轮廓导出运动对象的提取。实验结果表明,该算法可有效地提取视频对象和分割视频对象平面。除了个别参数需要调节外,整个过程是自动完成的。     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

一种基于最大熵的VHP彩色图像分割方法

提出了一种新的颜色特征函数,将其提取出的特征与最大熵原则ICM(iterated conditional modes)方法结合进行可视人彩色图像的分割,实验结果表明本文分割出的脑部组织和颅骨效率高、误分率低.     

利用空域和时域信息自动分割MPEG-4视频对象

从视频序列中分割出视频对象是实现基于内容压缩编码方法的关键，该文提出了利用空域和时域信息实现MPEG-4视频对象的自动分割方法，利用相邻两帧的帧差和当前帧的纹理、颜色信息及面部定位、梯度滤波等技术，实现目标的初始化，再利用快速Hausdorff距离法跟踪目标．处理结果表明，该方法对处理相对静止的头肩序列图像具有较强的稳定性，处理速度较快，能取得较好的分割效果。     

海面背景红外目标的识别算法

为了实现多角度状态的舰船目标识别,针对低信噪比下海面背景的目标红外图像,提出了一种基于分段拟合的稳定提取海天线信息的算法。在此基础上对经过目标分割后得到的感兴趣区域统计提取舰船目标的形状特征、位置特征等,考虑海面的干扰目标,设计综合分类器,通过对提取的各目标特征进行概率融合的方法实现目标判断。进行了仿真平台软件的试验测试。结果表明,使用该算法可以实现在不同环境和未知海天线的情况下对海面舰船目标多角度状态的可靠识别。     

基于变化区域检测的运动对象分割方法研究

随着MPEG 4和MPEG 7的研究发展 ,如何从视频序列中分割出在语义上有意义单独运动对象显得极其重要 .最近几年形成的相应分割方法很多 .文章详细讨论了基于变化区域检测的运动对象分割方法如基于参数和非参数等 ,对其算法和性能进行了比较和评述 ,并分析了当前视频对象分割技术尚存在的问题和研究前景 .