羽毛球视频自动剪辑技术研究

当前针对羽毛球比赛视频的自动剪辑技术尚不完善,该文通过分析完整的羽毛球比赛视频,将其分为比赛片段、回放片段与人物特写片段,并采用图像处理技术实现三类片段的完整剪辑。该文针对比赛片段提出了结构相似度判断法与霍夫直线检验法,针对回放片段采用了SIFT特征匹配法与轮廓检测法,针对人物特写片段则采用了深度学习方法,并对各种方法的实验结果进行评价和分析,为羽毛球视频自动剪辑系统的实现提供了理论基础。

基于剪辑元素属性约束的可计算产品展示视频自动剪辑框架

当前电商领域爆发了对产品展示视频的海量需求.而视频剪辑是视频制作中至关重要的一环.产品展示视频的剪辑比其他类别视频具有更强的信息传达目的.从信息传达效果出发,结合专家访谈和用户实验,得出信息排布、剪辑连贯、剪辑节奏、片段节奏4个影响消费者信息感知的剪辑元素,并应用这4个剪辑元素构建了基于剪辑元素属性约束的自动剪辑框架.首先将镜头素材在信息类别、片段节奏与剪辑节奏的约束下分割成片段;然后应用隐马尔可夫模型与全局约束的维特比算法获取最佳的片段序列,以呈现合适的目标信息并兼具视觉连贯;最后,开发了一个针对服装的自动剪辑系统原型,支持对多段素材的即时分割和成片输出.与专业人工剪辑结果比较发现,该方法能更高效地帮助制作者完成视频剪辑,且视频效果接近人工剪辑.