基于数据挖掘的视频镜头分类方法

提出了一种基于数据挖掘的视频镜头风格自动分类方法.该方法首先进行镜头边界检测和关键帧提取,然后基于关键帧和镜头分别提取了视频的颜色和运动等特征,并利用决策树技术在大量的训练数据中挖掘这些特征与镜头类别之间的潜在规律,最后利用这些规律对新的视频镜头进行分类.实验结果表明,与基于SVM的方法相比,本文方法不仅能获得较好的检测准确率,而且获取的规则易于理解.

基于子窗口区域的足球视频镜头分类

为了对海量视频数据进行有效的管理和快速浏览,急需对数字视频进行基于内容的视频检索。镜头分类是足球视频处理与检索的重要部分,针对目前现有足球镜头分类方法存在算法准确性不高或运算量过大的问题,提出了一种新的基于子窗口区域的镜头分类方法。该方法采用在HSV颜色空间中计算足球视频帧子窗口区域球场色像素比率,并辅以边缘信息的检测,对足球视频中的主镜头、中镜头、特写镜头和其他镜头进行了分类,实验结果表明该方法切实可行,具有很高的检出率和准确率。

基于颜色与边缘分布的足球视频镜头分类方法

针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法.首先利用高斯混合模型(GMM)对草地颜色建模,然后利用已建立的GMM计算出每个镜头的草地颜色分布特征.针对颜色特征对光照的敏感性,提出利用边缘分布作为颜色特征的补充,二者的结合突出了不同镜头的特点.利用所提出的特征,采用适合小样本分类问题的支持向量机(SVM)对足球视频镜头分类.实验表明,新方法的平均分类准确率可达92%以上.

一种新的基于对象的足球视频镜头分类方案

论文提出了一种基于对象的足球视频镜头分类方案。首先对足球视频中的场地和运动员对象进行检测和分割,然后利用识别出的场地特征、运动员数目及运动员与场地比例等特征,对足球视频中的长距镜头、中距镜头、特写及其它类型的镜头进行分类。实验表明,该分类方案取得了良好的效果。

足球视频镜头分类方法

根据视频语义分析和视频摘要等应用对于视频数据结构化的需求,提出了一种针对足球视频的镜头分类方法。通过logo模板匹配检测并定位出视频中的慢镜头,对其余的正常比赛部分做镜头边界检测完成视频切分。基于分块的思想,对正常比赛镜头帧计算其各块的场地像素比率值作为特征,利用SVM分类器将正常比赛镜头分为远镜头、中镜头、球员特写或场外镜头3类。至此,整个视频流可以表示为结构化的四类镜头类型标示序列。实验结果表明,该方法在视频切分和镜头类型识别的准确性方面具有良好的效果。

基于字典优化的稀疏表示的视频镜头分类

为了克服稀疏表示中冗余字典分类效果不佳的问题,提出了基于字典优化的稀疏表示算法。该算法制定了新的基于稀疏表示的分类判别规则,采用了基于冗余字典内基元类内平均欧式距离最小以及类间平均欧式距离最大的字典优化方法,形成优化字典进行特征稀疏表示。将该算法应用于视频镜头的稀疏表示特征提取与分类,实验结果表明该方法优化后的字典进行视频镜头的特征提取和分类,其识别率得到了明显的提高。

基于内容的视频镜头分类体系构架

对庞大丰富的视频资源的有效利用和管理迫切需要建立视频分类的标准和规范，而镜头是视频的基本物理单元，该文通过采集网络视频样本，考察它们的视觉特征差异，提出了一种新型基于内容的视频镜头分类体系，并且就各类视频镜头的特征予以介绍．指出了视频镜头中用于分类的鲜明的视觉特征。

一种基于镜头内容的视频检索系统设计与实现

介绍了目前国内外几个典型视频检索系统,对其关键技术进行了分析。针对已有视频检索系统的不足,设计并实现了一种基于镜头内容的视频检索系统,介绍了该系统采用的关键技术,并对系统进行了测试和验证。

基于EM聚类算法的机器人视觉场景深度分类方法

在没有限制条件的情况下,场景及物体识别是很困难的,并且在现有的计算方法下是不可靠的。文章认为图像结构和深度存在高度依赖关系,可以根据单目视觉中的信息来判别镜头深度,这种方法不依赖于特定物体的全景结构,也不需要将图片解析成区域或物体,而只需要图像的全局结构信息,采用EM聚类算法实现,并把该方法植入机器人一体机(RIM)远程控制方案的机器人视觉中进行验证,为移动类的机器人视觉研究提供支持,拓展了机器人的视觉能力。经过试验,达到预期效果。

浅谈二维动画中运动镜头与情感表达

运动镜头是动画视听语言中的核心要素之一,它对于塑造人物形象,推动故事情节发展具有非常重要的意义,该文通过分析运动镜头在情感表现上作用,帮助我们更好的学习二维动画制作。

足球视频的镜头分析

根据不同方法对足球视频进行镜头分析,对中远镜头的区分算法是本文的主要贡献。

基于流形特征的镜头边界检测后处理算法

镜头是视频分析和检索的基础,为了有效检测镜头边界,并对镜头边界进行分类,提出一种新的镜头边界描述子:镜头边界流形.视频流可以看做一个高维空间,镜头边界流形是隐含在该空间中的局部结构,它能够有效区分镜头边界和非镜头边界,以及区分不同类型的镜头边界.采用这种特征,提出一种后处理算法,一方面去除预检测镜头边界的虚警,另一方面将真正的镜头边界分类.实验结果证实了镜头边界流行的有效性以及后处理算法的优异性能.

一种自动门限选取的视频Shot分割方法

文中首先针对镜头Ｓｈｏｔ分割在基于内容的视频检索中的重要性，介绍了现在普遍采用的镜头分割新方法，同时针对这些方法的不足，提出了一种基于自动门限选取的镜头分割及分类方法，该方法能同时检测视频中的突变（ｂｒｅａｋ）、缓变（ｇｒａｄｕａｌ）等镜头变换和视频中的闪光灯以及运动区域．通过实际测试。

足球视频的结构分析与概要

该文描述了一种有效的框架对足球视频进行结构分析,根据电影特征和对象特征生成视频概要。由于足球视频的特殊性,本文在镜头边界检测中采用分层检测的方法:象素点对的比较、颜色直方图和对象分割和跟踪技术。我们在镜头分类中对中远镜头的区分提出了新的方法。以慢动作回放镜头为标志,通过分析镜头间的关联规则生成视频概要。

篮球视频冗余数据分析与检测

体育视频因收视群体稳定,结构规则明确,商业潜力巨大而备受关注.文章在重点分析体育视频内容特征的基础上,提出体育视频冗余数据(Sports Redundancy Data简称SRD)这一概念,结合基于内容的视频分析方法和体育视频特有的时间、结构、规则等特征,采用主区域颜色(MRC)和多重区域分割算法,实现了对篮球视频"冗余"数据的分析与检测.实验结果表明,算法在查全率、查准率方面都达到了较好的效果.

多模态特征融合的新闻视频故事分割方法

新闻视频故事分割是新闻视频分析的重要底层支持技术,本文提出了一种融合音频、视频等多模态特征的新闻视频故事分割方法.首先分析音频特征的静音片段作为音频特征候选点,对视频进行镜头分割,并将镜头分割结果分类为播音员镜头和新闻报道镜头,将所有的镜头分割点和播音员镜头片段提取为视频片段候选点;然后通过对新闻视频编辑规则的研究,对视频、音频特征候选点融合分析来获取新闻视频的故事分割,实验表明该方法在不同新闻视频编辑规则下都具有较好的分割效率.

基于中底层视觉信息的体育视频智能分析

在借鉴了计算机视觉技术和多媒体处理算法的基础上,提出了一种基于全自动高效视频分析框架的分析和总结的体育视频分析结构。本视频分析框架拟从底层特征提取、中级关键基元生成出发,初步实现体育视频中的镜头分类和运动对象识别以及跟踪等。分析框架中包含了一些中低级别的足球视频镜头分类处理算法,如主色区域检测,鲁棒镜头边界检测,以及目标检测等等。

基于事务序列的视频摘要挖掘方法研究

提出了一种基于事务序列的关联挖掘方法实现对足球视频的摘要挖掘。处理过程分为视频数据预处理、视频属性提取和视频摘要挖掘等三个步骤。视频数据预处理阶段将原始视频流切分成物理镜头。视频属性提取阶段先将物理镜头分成五种类型,将视频转换成镜头标识序列,以事务为单位对标识序列进行切分形成事务序列,构造一种关系数据库来存储这些事物序列数据。在视频摘要挖掘阶段,采用传统的Apriori算法对事务数据库进行关联挖掘获得关联模式,以挖掘出的关联模式为依据形成视频摘要。实验结果表明,挖掘精彩事件的查全率和查准率较高,具有实用价值。

结合标签传递的镜头边界检测与分类

镜头是视频的基本组成单元,其自动检测与分类是视频分析的重要任务。为了有效利用视频流视觉上的感知特性,提出一种基于标签传递的镜头边界检测与分类算法。该算法利用半监督学习的标签传递机制,通过视频流中连续多帧之间的相关性,将预先构造的初始状态标签通过相关图不断传递,以揭示不同镜头变化类型的视觉感知特征。然后利用多类SVM分类器进行镜头类型分类。实验结果表明,本文算法能有效识别多种镜头类型,对视频分析、检索等具有一定实用价值。

电视台媒体资产管理系统关键技术的发展动向

随着电视台节目内容不断丰富,电视台视频档案量正在不断增长。如何对视频档案进行管理,提高视频档案的利用率,是媒资管理系统的关键。本文总结了媒资管理系统中关键技术发展的新动向,结合相关研究,提出了基于工作流的视频管理系统技术,以镜头分类为主的检索系统的设计,视频档案再利用及盈利方式,从管理、检索和运营三个层面对视频档案管理提出了建议。