一种基于支持向量机和遗传算法的镜头边界检测方法

摘要

本发明涉及基于支持向量机和遗传算法的镜头边界检测算法，包括第一步提取视频序列帧的特征，并组成一定维数的特征矢量；第二步，使用遗传算法对支持向量机的RBF核函数参数进行优化；第三步，利用得到的近似最优参数训练得到最优分类模型，并以此为基础对视频序列帧进行分类，最终完成镜头分割。本发明针对现有镜头边界检测技术的不足，提出一种基于支持向量机和遗传算法的镜头边界检测算法。能够更加有目的和针对性的选取支持向量机的参数，进而得到近似最优参数，而且使得镜头分割的效果也得到一定程度上的提升；同时，使用遗传算法选择支持向量机的参数，避免了传统支持向量机选取参数时的盲目性和低效率。