Shot boundary detection (SBD) is the first fundamental step to managing video databases. Existing automatic SBD techniques, however, are based on sequential search, and therefore too expensive for practical use. To address this problem, we investigate a non-linear approach in which most video frames do not need to be compared. It can improve their performance substantially. Our experiments show that this idea speeds up a conventional method based on color histograms up to 16 times (five times on average) while preserving the same accuracy.
热边界检测 I>(SBD)是管理视频数据库的第一步。但是,现有的自动SBD技术基于顺序搜索,因此对于实际使用而言太昂贵了。为了解决这个问题,我们研究了一种非线性方法,其中大多数视频帧不需要进行比较。它可以大大提高其性能。我们的实验表明,该思想可将基于颜色直方图的传统方法最多提高16倍(平均5倍),同时保持相同的准确性。 P>
机译:在视频实时观看中,使用事件相关电位对镜头边界的视频摘要
机译:用稀疏编码检测镜头边界以进行视频摘要
机译:基于随机模型的快速视频镜头边界检测技术
机译:检测视频镜头边界的速度提高了16倍
机译:使用视觉内容将视频分层划分为镜头和场景。
机译:感谢您邀请我参加派对:虚拟海报会话作为在断开连接时连接的方式
机译:对MPEG压缩序列中的视频镜头边界进行检测和分类
机译:会议记录:1992年氡和氡减少技术国际研讨会(第4期)。第3卷。研讨会海报论文,海报会议 - 所有会议