基于时序结构图的视频流描述方法

通过对视频流的分解可以获得基于关键帧集的视频流表示 .但这种表示方法不能反映出视频流中隐藏的故事发展关系 .为揭示这种关系 ,提出了一种视频流的快速聚类算法 ,用于对视频流分解单元进行相关性分析 .该算法通过检测视频镜头间的相似性和连续性 ,实现把来自同一摄像机的视频镜头归并入同一视频类 ,并由此得到了一种反映视频流中故事发展线索的时序结构图 .该时序结构图不仅能够直观地描述视频流中的故事发展主线 。

数字视频流的时序结构分析方法

视频分析方法和技术的研究是有效组织和利用视频资源的基础 .为了有效地组织和利用视频资源 ,以实现视频流内容自动分析 ,提出了视频流的时序结构分析方法 ,即通过对视频流的分解和快速聚类分析 ,以便能够重构出视频流的时序结构 .实验结果表明 ,用该方法得到的时序结构图反映了视频流中暗藏的故事发展线索 ,适合于视频内容的非线性访问 .

视频故事结构的描述与浏览

提出了对视频故事结构的描述与浏览方法。通过改进的视频分段算法寻找视频镜头边界,实现对连续视频流的有意义切分。提出了基于内容相关性与相似性的优化匹配算法,实现了从一维视频流到二维视频故事结构的描述。通过把视频故事结构表达为故事板和时序结构图,实现了对视频内容的概要性浏览。