【摘 要】
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为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取 ,提出了一套简捷而有效的方法。利用视频图像中文本的频率特性与空间连续性 ,采用改进的投影阈值分割方法对视频中的文本进行实时分割。针对视频字幕在时间上的冗余特性 ,提出了一个基于有限状态机的动态缓冲的模型 ,在提高分割的正确率的同时减小了识别运算量。在识别部分 ,采用了一个 3层前向神经网络进行实时的识别。该算法已经成功地应用于卡拉 OK MTV歌词字幕信息同
【机 构】
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清华大学,电子工程系,北京,100084
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为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取 ,提出了一套简捷而有效的方法。利用视频图像中文本的频率特性与空间连续性 ,采用改进的投影阈值分割方法对视频中的文本进行实时分割。针对视频字幕在时间上的冗余特性 ,提出了一个基于有限状态机的动态缓冲的模型 ,在提高分割的正确率的同时减小了识别运算量。在识别部分 ,采用了一个 3层前向神经网络进行实时的识别。该算法已经成功地应用于卡拉 OK MTV歌词字幕信息同步提取系统中。
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