镜头分割

摘要： 为了获得理想的海量视频广告检索结果,提出新媒体背景下的视频广告分类系统。该系统依据基础层反馈的检索需求,逻辑分析与处理层对原始视频广告序列进行镜头分割,采用多支流网络对中间帧序列实施编码,提取视频广告中的有用信息,向多支流网络的各支流引入空域注意力预估模型,融合注意力谱和各条支流网络提取的特征谱,通过两个全连接层获取视频广告的分类评分,并线性叠加,获取整体视频广告的类型预估结果,将该结果反馈给用户。结果表明,该系统可实现视频广告分类,分类精度高,系统整体性能优越。

摘要： 为提升新媒体背景下视频广告的识别精度与效率,研究新媒体背景下的视频广告智能识别方法.通过视频匹配算法分割目标视频镜头,获得数个与模式视频广告相匹配的视频段,采用3D卷积神经网络提取分割后所获取视频段的视频帧特征,计算特征的相似度,依据计算的相似度提取出各视频段中关键帧特征,将该特征当作数个当下特征块,通过多级连续排除算法以逐层漏斗型方式,排除掉与当下特征块无法匹配的候选块,逐层降低匹配块的总数,最终获取最优匹配块,即为所识别出的视频广告,实现新媒体背景下的视频广告智能识别.实验结果表明,该方法能够从视频数据库中识别出视频广告,具有较高的识别精度与识别效率,识别性能平稳优越.

摘要： 随着互联网的急速发展,盗版,不健康,暴力等视频在网络上肆意流窜,如何快速、有效、准确地对视频数据进行管理,已然成为迫切需要解决的问题.在视频处理过程中,首先是对镜头进行分割,然后再进行视频帧的分析处理.然而许多视频内容的复杂性比较高,不一定能得到比较好的分割结果.鉴于此,提出一种基于互信息量和自回归模型的自适应阈值镜头分割算法.该算法首先以非均匀分块加权HSV直方图为基础,通过计算两帧的互信息量求出两帧的相似度值,然后建立自回归模型产生自适应阈值进行镜头分割,最终实现突变镜头的突变检测和渐变镜头的渐变检测,并采用时间窗口进一步降低检测误差.以优酷网上随机抽取下载的真实视频为测试对象,实验结果表明,该算法可适用于不同类型的视频镜头分割,具有很好的检测效果.

摘要： 在视频镜头分割处理中,SIFT(Scale-invariant feature transform)特征由于其具有尺度、旋转不变性等诸多优点而被广泛应用,但是SIFT特征提取复杂,计算量大,导致程序效率低下,很难满足实时性的要求.本文提出了一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)和SIFT特征的视频镜头分割算法.首先对相关帧进行颜色直方图特征提取,然后通过一个自适应阈值判断是否为候选帧,如果不是,则融合SURF特征再进行复检.最后筛选出的候选帧再通过SIFT算法进行复选,去除误检帧,有效解决了SIFT特征低效率的问题.实验结果表明,对于切变镜头查全率为95％,查准率为93％,对于渐变镜头查全率为90％,查准率为76％,平均单帧运行时间为0.26 s,本算法与SIFT、SURF等单一特征的算法相比,在高效性和准确性之间取得了平衡,并且它是鲁棒的.

摘要： 针对足球比赛视频事件检测方法中视频处理的时间成本过高、事件检测的准确率较低、标准的训练样本难以获取等问题,提出了基于人工规则和机器学习相结合的事件检测算法.对足球比赛视频进行镜头分割并提取关键帧,将分割好的镜头进行语义标注,采用特殊镜头实现目标事件镜头序列的初步定位,利用改进的隐马尔科夫模型对初步定位的镜头序列进行分类验证.结果表明,利用特殊镜头可以对目标事件进行初步的定位提取,利用遗传算法改进的Baum-Welch算法可以在训练样本不足的情况下取得更高的准确率.

摘要： 针对传统镜头分割算法特征单一、分割效果较差等问题,提出了一种多特征融合的视频镜头分割算法.首先,通过建立一种优化模型,融合空间差异度量和感知哈希度量两种重要特征,构造一种镜头边界区分能力更强的镜头边界检测特征,即像素差异度量;其次,结合直方图差异度量,形成有效的镜头边界检测策略,以便更加准确判断是否发生镜头切换.实验结果表明,与传统算法相比,所提算法取得了较好的分割效果,具有较高的查准率和查全率.

摘要： The acceleration of life rhythm and rapid development of the Internet information technology lead to the increasing demand of news video storage and reutilization.It is a meaningful subject about how to segment a long news video into several small news items.A news video segmentation algorithm based on audio and video features is proposed.It only extracts anchor person feature and silence track feature which are the basic visual and audio features,respectively.Anchor person feature is detected via face recognition are combined Short-time energy and zero-crossing rate are used to detect silence feature and filter them with condition.Two features are combined to analyze the borders of different news item.The experiments are performed with news videos which are 3000 minutes in total,and the result is great:recall rate is 0.856 3,precision 0.932 6 and f1 measure 0.892 8.The accuracy of the border detected is frame.Analysis has been done about the influence of the length,restrictions and redundancy of silence track to the result.%随着人们生活节奏的加快和网络信息技术的迅猛发展,对新闻视频节目的存储和再利用需求日益剧增,如何将较长的新闻视频节目按其内容拆分成多个新闻条目成为了一个有意义的课题.提出了一种基于音视频特征的新闻拆条算法,仅提取了新闻视频在视觉、音频上的基本特征即主持人特征和音频静音段特征进行分析.通过人脸识别提取主持人特征,使用短时能量和过零率提取静音特征,并对其加以条件筛选,结合这两个特征完成拆条工作.针对总计时长3 000分钟的新闻联播节目进行实验,得到较好的实验结果:召回率0.856 3,准确率0.932 6和F1值0.892 8.且视频边界的准确度精确到帧.同时分析了静音段长度阈值、限制条件和毛刺现象对于新闻拆条结果的影响.

摘要： 本文提出一种基于Spark的海量视频存储及镜头分割方法.在Spark计算框架下,以HDFS存储方式将海量视频部署到若干计算节点上,并通过颜色特征聚类,实现分布式镜头分割计算.最后,通过与MapReduce计算模型的对比,从平均运行时间、扩展效能两个方面,说明该方法的优越性.

摘要： 镜头分割对实现基于图像内容的视频检索具有重要作用.为了提高视频镜头分割的效果,采用Harris算子进行像素点的能量评估,并抑制伪特征点.通过图像帧分块和边缘检测,获取最小化特征点集,并使特征点分布相对均匀合理,然后根据特征点计算图像帧统计量,进一步形成图像帧的特征向量.在此基础上,结合图像帧渐变检测和闪光检测实现镜头分割方法,取得很好镜头分割效果.

摘要： 镜头分割是视频分析和检索的重要预处理环节。基于视频编码原理，本文提出了一种利用视频I帧的DC系数进行镜头分割的算法。算法首先提取I帧DC系数构造DC缩略图，然后利用DC缩略图的颜色矩、颜色空间分布信息熵和颜色直方图等多个颜色特征度量相邻DC缩略图之间的差异度，最后通过选择合适的闽值得到镜头分割结果。试验表明：该算法有效的提高了镜头分割的性能，在一定程度上降低了视频镜头渐变检测的复杂度。

摘要： 本文提出一种压缩域内基于PCA的有效视频特征提取方法并且将其应用于镜头分割技术。特征提取时，本文结合PCA变换后视频信息在特征空间的分布特点以及视频序列连续图像的高度相关性，提出针对压缩域序列DC图像进行PCA变换并且仅保留PCA变换中最大特征值对应的特征向量，由它张成一维子空间;之后每一帧视频图像向该子空间投影，得到该图像基于PCA变换的一维投影系数，作为该图像提取得到的特征。该新特征可以更加有效抑制镜头内物体与摄像机运动导致的图像间变化对镜头分割的干扰，增大噪声与真正镜头变换之间的差异，降低误判率。为了验证本文算法的各种性能，我们采用国际著名的TRECvideo视频测试序列库作为测试数据来源。

摘要： 视频镜头分割和关键帧提取是视频检索领域中两项基础的、重要的技术。本文通过研究现有的镜头分割和关键帧提取的方法，提出了基于自适应二次双向比较和背景回字形检测的镜头突变检测方法，基于直方图颜色分量变化规律的淡入淡出检测算法，基于内容的一种改进的关键帧提取方法。由此搭建完整的视频边界检测和关键帧提取系统，大量实验表明，该方法是有效的。

摘要： 如何有效地抵抗几何攻击已成为数字水印的研究重点之一。本文提出了一种基于背景的能够抵抗几何攻击的盲视频水印算法。在水印嵌入算法中,首先对视频进行镜头分割;然后利用独立分量分析(ICA)提取镜头中一个视频段的背景图像；最后对背景图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将有意义水印嵌入到NSCT分解后的低频子带中。在水印提取算法中,首先在镜头中对嵌入水印的视频段进行ICA,得到含有水印信息的背景图像;然后再对该视频段与镜头中的其它视频帧一起进ICA,得到不含水印信息的背景图像;最后,分别对两幅背景图像进行NSCT,并通过检测它们的低频子带之间的差异来提取水印。实验结果表明，该水印算法在保证视频的视觉质量的同时具有很强的抵抗几何形变攻击的能力,对于其他常见攻击也具有鲁棒性。

摘要： 视频数据具有一定的隐含层次性,因此在镜头分割后,可以利用模糊聚类算法依据相似度提取关键帧和代表镜头,对视频内容进行抽象概括.实现了用非监督学习方法中的在线聚类模糊算法提取镜头的关键帧,结合模糊聚类算法中的等价类对关键帧进行聚类,以提取代表镜头并对分类结果加以调整的方法.将此方法用于镜头检索,获得了良好的检索结果,同时较好地表示了视频内容的层次性.

摘要： 基于内容的视频检索是当前多媒体领域中研究的热点,基于压缩域中的视频渐变镜头的自动分割又是其中的难点之一.文章首先对基于内容的视频检索、视频序列的结构、镜头分割进行了论述,重点对渐变检测进行了分析,最后提出了一种基于压缩域的渐变镜头检测的算法,并得到了较好的实验效果。

摘要： 数字电视技术的发展,政府规章及政策的要求,电视与互联网的竞争,媒体行业的数字标准化等因素形成了电视台及内容提供商采用媒体内容(资产)管理体系的商业动力.因此,基于内容的视频管理技术受到高度重视,本文分析了其中的视频分割技术、视频信息索引技术和视频检索技术,然后简单介绍了视频管理技术的一个典型应用--媒资管理系统.

摘要： 数字电视技术的发展,政府规章及政策的要求,电视与互联网的竞争,媒体行业的数字标准化等因素形成了电视台及内容提供商采用媒体内容(资产)管理体系的商业动力.因此,基于内容的视频管理技术受到高度重视,本文分析了其中的视频分割技术、视频信息索引技术和视频检索技术,然后简单介绍了视频管理技术的一个典型应用--媒资管理系统.

摘要： 本发明公开了一种能够同时采集手掌静脉和掌纹图像的装置，并采用上述装置获得手掌静脉和掌纹图像进行增强和分割方法。装置包括：壳体、镜头、近红外LED光源组、可见白光LED光源组、环状均光材料、可见光CCD传感器、近红外CCD传感器、第一半透半反镜片和第二半透半反镜片。本发明使用一个镜头同时采集掌静脉和掌纹图片，保障了掌静脉图片和掌纹图片的区域一致性；使用半透半反镜片，对同一个镜头下不同波长的光线进行分离，再利用近红外CCD传感器和可见光CCD传感器分别采集到掌静脉和掌纹的图片，保障了掌静脉和掌纹图片的清晰度；并且采集的掌静脉和掌纹图像进行增强和分割能够克服手掌区域的灰度值不均现象，准确的区分出掌静脉，掌纹以及皮肤区域。

摘要： 本发明公开了一种基于视场分割的双远心镜头视频引伸计，包括双远心镜头、视频相机和上位计算机，采用双远心镜头双远心镜头正对待测试件拍摄，利用视频相机采集待测试件视频图像，传输到上位计算机进行数据处理；在双远心镜头前方的上下或左右对称放置第一组两块平面反射镜，将双远心镜头视场分为两部分，使双远心镜头视场方向垂直于光轴方向，并在在垂直光轴两侧对称放置第二组两块平面反射镜，将第一组两块平面反射镜分割的两个视场光线反射后对准待测试件。本发明利用4块平面反射镜对双远心镜头的视场进行分割，有效扩大了双远心镜头所能测量试件的标距长度，从而提高了双远心镜头视频引伸计测量精度，并使该方法能够用于更广泛的测量对象。

摘要： 本实用新型公开了一种可分割图像画面的光学折射镜头，包括环形外框和折射镜片，环形外框的内部开设有内螺纹槽，内螺纹槽的处螺纹连接有压环，压环与折射镜片套设连接，环形外框的底部固定设有外扣槽，外扣槽处扣合连接有加强圈，加强圈的底部固定设有螺纹套，本实用新型的折射镜头使用在相机和手机等拍照录像设备上，使镜头画面发生折射现象，取决于折射镜片的菱角个数，使得拍照时能够将图像进行分割成多个，拍出的照片立体感强，满足不同形式的拍照风格，实用性强，同时在这些基础折射镜头的基础上，上下螺纹扭在一起，可以多个叠加使用可以自由组合，效果千变万化。

摘要： 本公开涉及视频的镜头分割方法及装置。该方法包括：在检测到转码指令的情况下，对视频进行解码，得到解码结果；在所述解码结果中确定候选帧；提取每个所述候选帧的特征；确定所述视频的第一个镜头起始帧；对于每个所述候选帧，根据所述候选帧的特征，以及所述候选帧的上一个镜头起始帧的特征，计算所述候选帧与所述候选帧的上一个镜头起始帧的距离；在所述距离大于阈值的情况下，将所述候选帧确定为镜头起始帧。本公开能够在转码过程的解码之后、编码之前进行镜头分割，从而无需针对镜头分割进行单独的解码运算，避免重复解码。

摘要： 本申请公开了一种基于镜头类相关性分析的视频场景分割方法和装置。该方法包括：镜头分割步骤：对视频进行镜头分割，得到镜头序列；镜头类计算步骤：计算所述镜头序列中各个镜头之间相似度，将镜头相似度超过第一阈值并且时间间隔不超过第二阈值的镜头分到同一镜头类中，生成镜头类序列；和场景分割步骤：根据所述镜头类序列中各个镜头类之间的相关系数对镜头类进行合并，得到分割后的视频场景。本申请提供的场景分割方法，基于镜头类相关性分析进行视频场景分割，解决了语义级别的视频场景分割问题。

摘要： 本发明公开了一种基于颜色聚类的视频镜头分割方法，首先，在任一帧视频图像内选择一定数量的像素点构成集合，在颜色域内对该集合的像素点进行颜色聚类运算；其次，按最近邻颜色距离规则聚类每一像素点；按最近邻颜色类规则合并颜色类；然后，计算帧内每个颜色类的中心坐标(x,y,z)、计算每个颜色类的半径Radius、统计每个颜色类的像素点个数count，并构成帧内颜色类矢量及其标注；最后，计算帧间图像之间的帧内颜色类矢量的相似度，建立基于颜色类矢量图像帧间相似度估计模型；根据每一帧图像的颜色类矢量将一段视听信息媒体流聚类为镜头序列。

摘要： 本申请提供了一种镜头分割方法、装置、电子设备和计算机可读介质，属于镜头分割技术领域。所述方法包括：获取目标视频的多个分割镜头，其中，每个所述分割镜头中包含多个镜头帧；确定每个所述分割镜头中的第一镜头帧；在第一分割镜头的第一镜头帧与第二分割镜头的第一镜头帧之间的相似度大于第一预设阈值的情况下，则将所述第一分割镜头、所述第二分割镜头和所述第一分割镜头与所述第二分割镜头之间的分割镜头进行合并，其中，所述第一分割镜头和所述第二分割镜头之间的镜头间隔数小于目标阈值。本申请提高镜头分割的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于高效深度网络的视频镜头分割方法、装置及相关组件。该方法包括接收输入的视频数据，并将所述视频数据拆分成多个帧片段，其中，每一帧片段包括多个视频帧；利用卷积神经网络模型对各所述帧片段进行特征提取，得到目标特征图；将所述目标特征图与从各所述帧片段提取出的RGB直方图特征进行拼接，并通过全连接层计算得到每一视频帧为边界帧的概率，并基于每一视频帧为边界帧的概率输出视频边界的时间点文件。该方法能够提高镜头分割的准确度，降低漏判率和误判率。

摘要： 本发明公开了一种视频镜头分割方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取视频的序列帧，并对序列帧进行镜头边缘检测后，获得多个镜头边界帧；根据镜头边界帧在同一镜头内获取若干个镜头关键帧；获取标注信息后，结合镜头边界帧、镜头关键帧和标注信息对视频镜头进行分割。本发明通过对视频进行检测后获得多个镜头边界帧，并在同一镜头内获取若干个镜头关键帧，通过镜头关键帧显示镜头的复杂情况，最后结合标注信息对视频镜头进行分割，能够极大地提高镜头分割的精准度，可广泛应用于视频数据处理领域。

摘要： 本公开涉及视频的镜头分割方法及装置。该方法包括：在检测到转码指令的情况下，对视频进行解码，得到解码结果；在所述解码结果中确定候选帧；提取每个所述候选帧的特征；确定所述视频的第一个镜头起始帧；对于每个所述候选帧，根据所述候选帧的特征，以及所述候选帧的上一个镜头起始帧的特征，计算所述候选帧与所述候选帧的上一个镜头起始帧的距离；在所述距离大于阈值的情况下，将所述候选帧确定为镜头起始帧。本公开能够在转码过程的解码之后、编码之前进行镜头分割，从而无需针对镜头分割进行单独的解码运算，避免重复解码。