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《浙江大学》 2007年
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新闻视频主题识别与跟踪的研究

凌坚  
【摘要】:多媒体和通信技术的发展为信息的表达、存储和传递提供了有效的手段,人们面对的信息量正在以前所未有的速度增加。研究和开发能够自动检测、分类和汇总相关信息的方法具有重要的现实意义。本文以数字视频为对象,研究了视频结构化和视频语义信息的提取技术,提出了视频结构化和视频语义提取的一系列方法;在此基础上研究了新闻视频中新闻单元的划分、新闻主题的检测和跟踪,提出了新闻事件的检测方法。 根据视频结构特征,按从粗到细的顺序把视频划分为帧、镜头、场景和视频4级结构。其中的关键是镜头和场景的边界的检测,本文提出了基于支持向量机的镜头检测方法和基于统计学习的场景检测方法。在检测检测镜头时,首先利用混合投影函数,定义和计算数字视频帧的特征向量,再用对应的特征向量的差来定义两个帧的帧间差向量;然后用帧间差向量构造视频序列的特征向量,利用支持向量机方法对镜头渐变过程和帧内运动进行分类。在场景划分方法中,利用镜头在视觉上的相似性和在时间上的相关性,把镜头分组,再利用统计学习方法划分镜头组,从而检测场景。 新闻节目由多个新闻单元组成,对新闻视频内容分析首先要将新闻节目分割成独立的新闻单元,但新闻视频中新闻单元边界处没有特定的分割标志。本文利用新闻视频中特定的视音频事件在时间上的表现出来的规律性,采用数据关联挖掘技术,对新闻视频进行单元划分方法。首先,检测视频中出现的典型的视音频特征,符号化这些事件,并在数据流中引入事件的时序特征,根据事件的时序特征把视频转换成为相关事件对应的数据流;接着,定义时序支持度和置信度,应用关联规则挖掘方法,发现数据流中和新闻单元相关的序列模式;最后,通过搜索和匹配确定事件流中对应的序列片断。 在对新闻视频分析的基础上,本文提出了视频新闻报道的一种表示方法,按照特征的语义把新闻报道表示为五个语义类,重点介绍了视频中场景特征的识别方法和用于视频中画面类型别的视频图像特征选择和提取方法,给出了一个基于边界方向直方图表示图像中纹理特征、并利用神经网络进行场景类型识别的算法。在把视频新闻报道表示成5个语义类后,采用自然语言或文本形式的新闻报道中主题检测和跟踪方法,讨论了视频新闻中主题识别和跟踪方法和主题跟踪和识别中的关键内容之一的事件检测方法,提出了基于增量k-均值算法的NED方法和基于统计方法的RED方法。
【关键词】:视频结构 视频语义 场景划分 镜头检测 新闻视频 主题检测和跟踪 事件检测 事件回顾检测
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.43
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第1章 绪论10-19
  • 1.1 问题的提出10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-15
  • 1.2.1 视频结构和内容理解12-14
  • 1.2.2 主题识别与跟踪技术14-15
  • 1.3 本文主要工作15-16
  • 1.4 论文结构16-19
  • 第2章 相关概念和技术19-43
  • 2.1 视频图像的特征表示和提取19-22
  • 2.2 视频层次结构22-27
  • 2.2.1 镜头分割24-25
  • 2.2.2 关键帧选取25-26
  • 2.2.3 镜头聚类和场景分割26-27
  • 2.3 视频理解和语义提取27-33
  • 2.3.1 人脸检测与识别28
  • 2.3.2 摄像机运动检测28-29
  • 2.3.3 视频字幕探测与识别29-31
  • 2.3.4 典型场景识别31-32
  • 2.3.5 音频特征分析32-33
  • 2.4 主题检测与跟踪33-40
  • 2.4.1 基本内容和概念33-35
  • 2.4.2 主题检测和跟踪的基本方法35-39
  • 2.4.3 方法评价39-40
  • 2.5 本文研究的关键技术40-42
  • 2.5.1 视频结构化技术40-41
  • 2.5.2 视频内容提取技术41
  • 2.5.3 主题检测技术41-42
  • 2.6 小节42-43
  • 第3章 视频层次和内容分析43-66
  • 3.1 投影函数和支持向量机44-49
  • 3.1.1 积分投影函数和方差投影函数44-45
  • 3.1.2 混合投影函数45-46
  • 3.1.3 支持向量机46-49
  • 3.2 基于混合投影函数和SVM的镜头边界检测49-57
  • 3.2.1 视频帧特征及帧间距离计算49-53
  • 3.2.2 镜头切变边界检测53-54
  • 3.2.3 镜头渐变边界检测54-55
  • 3.2.4 关键帧和镜头质心向量计算55-57
  • 3.3 利用统计学习的场景划分方法57-60
  • 3.3.1 场景划分的基本方法58-59
  • 3.3.2 镜头聚类59
  • 3.3.3 基于统计学习方法的场景检测59-60
  • 3.4 实验结果60-65
  • 3.4.1 镜头检测62-64
  • 3.4.2 场景检测64-65
  • 3.5 小结65-66
  • 第4章 新闻视频的特征和报道划分66-87
  • 4.1 新闻视频的结构特征66-68
  • 4.2 主持人镜头检测68-72
  • 4.2.1 利用DOG算子和Hough变换的线条检测69-71
  • 4.2.2 主持人镜头的检测算法71-72
  • 4.3 其它视频事件的检测72
  • 4.4 音频事件识别72-79
  • 4.4.1 音频特征73-75
  • 4.4.2 音频分类75-76
  • 4.4.3 向量量化算法76-77
  • 4.4.4 说话人区分77-79
  • 4.5 利用关联挖掘的新闻单元划分79-85
  • 4.5.1 事件序列生成79-81
  • 4.5.2 序列的关联挖掘81-83
  • 4.5.3 序列匹配83-85
  • 4.6 实验结果及分析85-86
  • 4.7 小结86-87
  • 第5章 新闻视频中的主题检测87-102
  • 5.1 视频新闻单元的表示88-89
  • 5.2 视频典型画面分析89-94
  • 5.2.1 视频数据表示90-91
  • 5.2.2 特征选择和提取91-93
  • 5.2.3 典型画面识别93-94
  • 5.3 语音识别94-95
  • 5.4 新事件检测(NED)95-97
  • 5.4.1 相似度表示95-96
  • 5.4.2 检测算法96-97
  • 5.5 事件回顾检测(RED)97-101
  • 5.5.1 统计模型98-99
  • 5.5.2 参数估计99-100
  • 5.5.3 实验结果100-101
  • 5.6 小结101-102
  • 第6章 总结与展望102-104
  • 6.1 总结102
  • 6.2 将来工作展望102-104
  • 参考文献104-115
  • 致谢115-116
  • 附录116

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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