【摘 要】
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针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机SVM（Support Vector Machine）的镜头边界检测算法，该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院,北京邮电大学电信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60462001）.
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针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机SVM（Support Vector Machine）的镜头边界检测算法，该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块DC系数差和帧类型将视频帧分为发生切变的帧、发生渐变的帧和非镜头变换帧三类,从而实现视频的镜头分割，实验结果表明该算法对摄像机的运动和大物体的进入具有很好的鲁棒性,且没有大多数算法中阈值选择的困难,将我们的算法与2001 TREC评估中最佳指标进行了比较,在综合度量查全率和查准率的性能指标F1上,比2001 TRE
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