基于内容的视频检索中的视频文本分析

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视频中的文本所包含的信息对于视频的内容或语义是很有价值的,特别是对新闻视频,视频文本表达了整个新闻的中心意思。通过检测、定位和识别视频中的文字能有效地对视频的内容进行自动索引,并帮助用户通过文字检索的手段来查找他所需要的视频片断。如何从视频中检测文字,并进行文字识别等是视频文本分析的关键问题。本文将就基于内容的视频检索中的视频解码技术和视频文本分析技术这两方面对我们的工作进行介绍。本文一方面的工作是对H264的新特性及其解码技术进行了深入分析的基础上,结合基于内容的视频检索系统对解码器的要求,提出了基于mpeg4ip的两种解码器方案,讨论两种解码方案的实现,并对两种方案的解码性能进行了比较。另一方面的工作是分析了视频文本的图像特点,针对新闻视频中的文本大多是静止的特点,设计了基于时空分布特征的新闻字幕提取算法。算法实现时使用了两种算子,对这两算子的检测结果进行比较分析。该算法的贡献是利用多帧融合技术增强图像质量,提高了文字检测性能。最后将整个算法的实验结果送入商业的OCR软件中识别,给出实验结果分析。
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