基于统计模型的镜头突变检测方法

提出了一种基于统计模型的镜头突变检测方法。首先分析了现有方法的优缺点;其次选取了具有运动补偿功能的特征,来度量视频帧之间的内容变化;然后对镜头突变检测过程进行了统计建模,将镜头突变检测转化为使建立的统计模型的错误率最小;最后对闪光灯造成的亮度变化进行了单独处理。实验表明,该方法对于镜头运动、物体运动以及闪光灯的处理具有较好的鲁棒性,并具有很好的镜头突变检测效果。

一种基于时空切片的镜头突变检测方法

根据对视频时空切片的分析,本文提出了一种视频镜头突变检测的方法。该方法能实现在很小虚检概率的条件下对镜头突变的无漏检检测,且算法复杂度很低。实验证明,该方法是鲁棒有效的。

基于SIFT特征点的视频镜头突变检测改进算法

该文提出了一种改进的结合SIFT特征点提取的视频镜头突变检测算法。针对SIFT算法特征描述子维数过高的问题,该文在SIFT算法基础上重新划分特征点邻域,将特征描述子维数降低50%。实验结果表明,改进的SIFT算法视频镜头突变检测平均查全率达到了97. 84%,查准率达到了96. 83%,比文献值分别高出2. 05%和2. 38%,平均每秒完成特征点提取的视频帧数为42. 4187,每一秒的特征点提取效率提高了60. 49%。提高了镜头变化检测的精度和时间效率。

用于视频镜头突变切换检测的二次差分法和像素点匹配二次差分法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术 .对于数字视频镜头突变切换的检测 ,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法 ,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度 .为此 ,提出了一种新的用以消除视频运动对镜头切换检测影响的检测算法 ,即二次差分法 ,和一种新的计算两帧图象帧间差的算法 ,即像素点匹配法 ,实验结果表明 ,二次差分法较之直接帧间差算法 ,明显地提高了镜头突变切换检测的检测精度 ,像素点匹配法较之现有基本帧间差算法总体地提高了检测精度 ,而像素点匹配二次差分法达到了最好的检测精度 ,它能够实现在无虚检或只有很小虚检的条件下 。

用于镜头突变切换检测的像素点匹配法

研究了各种常用的帧间差算法在镜头突变切换检测中的特点和分析了现有帧间差法难以达到很高的检测精度的原因之后 ,从人的视觉对图像差异的判断方式出发 ,提出了一种新的更为有效的计算图像相似度或帧间差的算法 ,即像素点匹配法 ,实验结果证实该算法在有限地增加计算量的条件下 ,明显地提高了镜头突变切换的检测精度。