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《江苏大学》 2010年
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视频检索中的场景摘要技术研究

李广翠  
【摘要】:随着多媒体技术的迅速发展,多媒体数据正以指数级的速度增加,如何对其进行有效地存储、分段和检索已成为目前需要解决的迫切问题。视频摘要技术是解决该问题的一种途径。同时,视频摘要还能辅助建立视频检索和索引系统。因此对于视频摘要的研究有着重要的意义。 本文在综合分析已有的基于内容的视频摘要的方法的基础上,提出基于群体智能与k均值相结合的关键帧提取算法、基于镜头运动特征和时间信息的场景分割方法和基于视觉注意模型的场景摘要生成方法,并设计实现相应的原型系统。具体内容如下: (1)提出一种基于群体智能与k均值相结合的关键帧提取算法。通过引入基于群体智能的聚类算法,并将它和k均值聚类算法进行结合,应用于关键帧提取。该方法先通过基于群体智能的聚类算法自组织地形成一个初始聚类,再对初始聚类结果执行k均值算法,优化初始聚类结果并加快算法收敛,最终提取出代表整个镜头内容的关键帧。从而有效地解决传统聚类法提取关键帧时对初值敏感、容易出现早熟和需利用先验知识来确定聚类类别数等问题。 (2)提出一种基于镜头运动特征和时间信息的场景分割方法。针对传统场景分割方法只利用视觉特征进行场景分割造成的场景分割不准确问题,在衡量镜头相似度时,综合考虑了镜头的视觉特征,全局运动特征和镜头所包含的时间信息,并采用镜头链聚类算法将相似的镜头聚到同一个场景中,达到较好的场景分割效果。 (3)提出基于视觉注意模型的场景摘要生成方法。将视觉注意模型引入到场景摘要生成过程中,通过提取镜头的运动显著度和静态显著度,将运动显著度和静态显著度进行结合得到镜头的视觉注意度;同时,考虑镜头的持续时间对镜头重要度的影响,将镜头的视觉注意度和时间持续度加权求和,得到镜头的重要度。根据镜头重要度的大小选出场景中重要的镜头,通过把重要镜头的关键帧按时序排列输出,生成代表场景主要内容的场景摘要。 (4)采用面向对象思想设计并开发场景摘要生成的原型系统。该系统包括镜头边界检测,关键帧提取,场景分割,场景摘要生成等功能模块。并通过实验对比验证上述方法的有效性。
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