【摘 要】
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针对目前镜头边界检测算法易造成错检漏检、人工确定阈值具有不确定性及渐变镜头相邻帧之间特征变化较小难以检测到的情况,提出一种融合RGB颜色直方图特征与方向梯度直方图(H
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61502282）;山东省自然科学基金项目（ZR2015FQ005）
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针对目前镜头边界检测算法易造成错检漏检、人工确定阈值具有不确定性及渐变镜头相邻帧之间特征变化较小难以检测到的情况,提出一种融合RGB颜色直方图特征与方向梯度直方图(HOG)特征的自适应阈值多步比较方案镜头边界检测算法。通过计算多个步骤的帧之间的差异,生成一个多步帧差模式距离图,分析它们在模式距离图中的模式来检测它们的变化,在阈值确定方面加入自适应阈值。采用卷积神经网络(CNN)对视频帧提取特征,使用该算法与单一特征算法及其它文献算法作比较。实验结果表明,该算法的查全率和查准率相比其它算法都有较好提高。
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