【摘 要】
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在信息高速产出的时代,媒体行业对视频产品的需求与日俱增,视频生产的“竞速”愈演愈烈,视频剪辑开始走向智能化。智能视频剪辑将人工智能应用于媒体生产。机器要像人类剪辑师一样理解视频内容、用各种视频属性和要素来组织视听语言。景别和运镜方式是视频的两个关键属性,是镜头衔接重要的参考因素。本文对景别和运镜分类算法进行进一步研究和优化,提升算法的准确性和效率。具体工作分为以下三点:设计实验分析研究了CNN中池
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在信息高速产出的时代,媒体行业对视频产品的需求与日俱增,视频生产的“竞速”愈演愈烈,视频剪辑开始走向智能化。智能视频剪辑将人工智能应用于媒体生产。机器要像人类剪辑师一样理解视频内容、用各种视频属性和要素来组织视听语言。景别和运镜方式是视频的两个关键属性,是镜头衔接重要的参考因素。本文对景别和运镜分类算法进行进一步研究和优化,提升算法的准确性和效率。具体工作分为以下三点:设计实验分析研究了CNN中池化层与位置偏见的关系。景别与画面中的人体部位以及这些部位的高度和占比有关,因此景别分类同时依赖图像位置特征和非位置特征。为探究CNN分类图像时所依赖特征的倾向性,并调整这一倾向使之适应景别分类任务,开展了CNN中池化层与位置偏见关系探究的实验。实验通过改变池化目标特征尺寸,成功地改变了CNN分类图片时所依据的特征,并找到了特征偏见与池化的一般关系。提出基于纵横池化（VHpooling）的任意宽高比景别分类算法,对图像的垂直、水平位置特征和非位置特征进行分别的过滤和融合,缓解位置偏见,提升景别分类性能。实验表明,基于VHpooling的CNN在本文创建的VSS多宽高比景别数据集上取得了94.24%的准确率,在各个宽高比的测试集上均优于现有算法。景别识别系统中的后处理模块,支持多样化的景别结果输出,提升识别结果在应用层面的有效性。提出基于旋转序列卷积（RO-Text CNN）的运镜分类网络MOVE-Net。依据相邻帧的光流图生成非均匀1D幅度直方图和分块1D角度直方图后,用轻量化的RO-Text CNN模块进一步处理角度直方图序列,多尺度地提取角度直方图中的模板匹配特征,提升抗前景干扰的能力。MOVE-Net在本文创建的MOVE-SET运镜数据集上达到95.3%的准确率和0.9385的F1值,优于现有的基于图像分割的运镜分类算法。基于MOVE-Net的镜头级别运镜分类网络在Movie Shot数据集上以1.5倍效率与SGNet的评价指标持平。所提出的景别识别和运镜分类算法均具有较小的运算复杂度和优异的分类识别性能,满足在智能视频剪辑中应用的条件。
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