基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析.

一种用于电视新闻节目的播音员镜头检测算法

提出一种播音员镜头自动检测算法.利用播音员镜头频繁出现的统计规律,基于自动聚类方法找出候选播音员镜头,然后根据播音员镜头出现的时空特征,用神经网络分类器对候选播音员镜头进行确认,从而实现对播音员镜头的检测.该算法是自动分析电视新闻节目内容的重要手段之一,对建立视频数据库索引是必不可少的.实验结果表明,该方法具有准确、快速的特点,可有效地应用于视频检索系统.

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。

一种在MPEG压缩流上检测播音员镜头的快速算法

Detecting anchor shots accurately is very improtant for automatically parsing news video and extracting meaningful news items. The paper proposes a fast anchor shot detection algorithm,which is based on backgroud choronminance and skin tone models. The attractive characteristics of the algorithminclude only simple computation involved. At the same time,it operates in MPEG compression domain,which makes the detection speed very fast. The algorithm was evaluated on a big test set containing more than 480000 frames and news video from two different TV stations. More than 98% accuracy and 100% recall have been gained. The experiment results also show the system has an average detection speed of 77.55 f/s. The experiments demonstrate the algorithm is a fast and effective one.

新闻视频播音员的检测与跟踪

新闻视频中播音员镜头的检测与跟踪是视频故事单元分割的重要基础工作,也是内容信息安全研究的基础。本文提出了一种基于PCA特征提取的新闻视频播音员镜头的检测与跟踪方法。首先将新闻视频进行镜头分割并提取关键帧;其次,通过对关键帧图像进行人脸检测与分析,找到新闻视频中所有候选播音员图像;最后,通过学习方法,实现播音员图像的分类检测,并对播音员镜头进行跟踪。通过对来自CCTV的视频实验结果表明,该方法可有效地实现新闻视频播音员镜头的检测和跟踪.

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.

SIFT算法在新闻视频检索中的应用

播音员镜头检测算法是新闻视频监控工作的关键步骤。本文采用了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法,通过人脸检测技术有效识别视频帧图像中的人物镜头,作为候选镜头,再使用SIFT算法确定关键帧镜头,从而将完整的视频自动拆分成不同内容的分片段。实验结果表明,该算法适用于多种新闻节目,具有较高的准确性和较短的计算时间,可以有效地应用于新闻监控工作。