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视频对象检测及其在视频语义内容分析中的应用

刘骏伟  
【摘要】: 视频语义内容的自动获取和分析是计算机视觉领域最根本的目的和最具有挑战性的任务。作为视频语义内容的最基本表现形式,视频对象的检测和识别在近年来一直是这一领域的研究热点。本文提出了实现视频对象检测的一系列的相关技术:SVM分类学习机,ICA特征提取算法,SVM/ICA混合学习模式等等。本文还结合实际应用,提出了对人脸这种重要视频对象的语义重要程度的分析,提出了语义人脸的概念和检测方法,并且基于语义人脸实现了新的视频新闻结构化算法。 本文的整体架构如下: 在第一章中,首先介绍和我们工作密切相关的视频语义内容分析中的一些基本概念和研究情况,给出了本文研究的视频对象的定义。 在第二章中,我们介绍了视频图像中的字幕检测技术。相对已有的算法,我们指出了在寻找最优的视频特征的同时,还必须重视分类学习机自身的学习推广能力。因此我们使用支持向量机作为分类器,结合特征提取,金字塔模型,后期处理等步骤实现了小样本下的视频字幕检测算法。 在第三章中,我们进一步讨论了视频对象检测中的特征提取问题。我们提出了使用独立成分分析技术来提取视频对象图像块的高维独立的特征,然后以支持向量机作为分类器的支持向量机/独立成分分析混合学习模式,并且应用这种学习模式实现了视频图像中的人脸检测算法。 在第四章中,我们讨论了不同类型人脸对象在语义重要性上的差异,给出了“语义人脸”的定义和基于语义人脸模板的检测算法。然后基于语义人脸实现了主持人镜头检测和视频新闻结构化算法,体现了视频对象正视频内容分析中的基础作用。 在第五章中,介绍了上述算法的实验建立并给出了一系列的实验结果。 在第六章中,我们对全文作了总结,以及给出了下一步工作的方向。


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