论文部分内容阅读
镜头边界检测是视频索引、检索和分析的基础。视频数据量大,镜头边界检测中的高计算成本是实际应用的一个瓶颈。利用Map Reduce模型分布式的计算思想,首先将大量的视频数据处理作业拆分成若干个可独立运行的Map任务,进行视频的解码和特征提取,然后由若干个Reduce任务对特征值进行检测获得最后镜头边界集合。在镜头特征提取时把视频分成31帧的小片段,利用带权值的分块的直方图计算视频片段的首尾帧间差,通过自适应阈值筛选出非镜头切换片段和候选镜头切换片段,对候选镜头切换片段再做进一步检测,提出非相邻帧二次帧