基于核的监督非保局投影镜头边界检测

针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,提出了一种基于核的监督非保局(KSNLPP)投影视频镜头检测方法。在非保局投影(NLPP)中引入样本的类别信息,并利用核方法提升NLPP解决非线性问题的能力,提出了KSNLPP算法;在此基础上,将每个镜头视为一类,利用KSNLPP算法得到视频图像的投影矩阵,利用此投影矩阵对新的视频数据进行降维处理,实现有监督的视频特征提取;融合各帧的相邻帧特征构建中间特征,利用局部支持向量机(LSVM)分类器实现镜头边界检测。试验结果表明,提出的镜头边界检测方法能够显著提高镜头边界的检测精度。