视频分析中的镜头分割及相关技术研究

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该文首先介绍了视频分析技术研究的背景及该项课题的研究意义,并讨论了视频数据的特点及视频分析中的镜头分割和相关技术研究的发展状况.其次提出了一种将Fuzzy C-Means聚类算法用于镜头分割的方法,克服了目前镜头分割的两种主要方法的缺陷:镜头改变检测算法难以准确预设阈值,聚类算法无法预先知道分类的具体个数.更进一步分别讨论了新闻视频主持人镜头识别和PPT视频课件的分割.针对新闻视频中主持人镜头,我们提出了基于背景不变性的模板匹配的分割方法,简化了算法,降低了计算复杂性.接着讨论了MPEG视频的镜头分割.我们从MPEG-2码流中获得DC图,并将像素域中的像素亮度直方图的镜头分割方法运用到压缩域中,提出了双阈值的MPEG压缩视频镜头检测算法.在介绍多种镜头相似度的度量之后,我们着重讨论了视频基调,并引入了权值的概念,提出了一种基于赋权的镜头基调的镜头相似度度量,同时解决了镜头粒度上基调帧对乱序的问题.并探讨了视频中特定形状物体的检测并给出了新的圆检测的快速算法.最后对以后的研究工作进行了展望.
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