基于特征的視頻內(nèi)容檢測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)帶寬飛速增大，視頻播放媒介增加，視頻資源日益豐富，應(yīng)用也越來(lái)越普遍。視頻信息同時(shí)包含了豐富的視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)信息，逐漸成為主要的信息傳播方式。有效的檢測(cè)視頻信息的內(nèi)容，對(duì)視頻進(jìn)行傳播控制，能良好的阻止不良視頻的傳播，方便統(tǒng)計(jì)各種商業(yè)品信息，方便觀(guān)眾對(duì)視頻理解與獲取相關(guān)信息等，具有巨大的社會(huì)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。視頻的內(nèi)容分析識(shí)別技術(shù)也是當(dāng)前計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域所關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　本文對(duì)利用特征來(lái)識(shí)別視頻內(nèi)容的系統(tǒng)中若

2、干核心技術(shù):鏡頭切換檢測(cè)技術(shù)、關(guān)鍵幀選取技術(shù)、圖像相似度度量技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了透徹的研究，主要工作內(nèi)容及研究成果如下:
　　(1)在對(duì)傳統(tǒng)的鏡頭邊界檢測(cè)方法學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，提出了基于關(guān)鍵區(qū)域色彩變化曲線(xiàn)的鏡頭邊界檢測(cè)方法。該算法根據(jù)畫(huà)面構(gòu)圖特點(diǎn)，利用關(guān)鍵區(qū)域色彩曲線(xiàn)的變化來(lái)檢測(cè)鏡頭邊界。經(jīng)驗(yàn)正該方法具有效率高準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)。
　　(2)在對(duì)已有的圖像相似度度量算法的研究基礎(chǔ)上，本文使用筆者提出的索引HASH算法來(lái)進(jìn)行圖像相似

3、度度量。該方法將圖像壓縮為索引圖，進(jìn)而將圖像轉(zhuǎn)化為兩個(gè)字符串，最后利用編輯距離來(lái)計(jì)算兩張圖片的相似度。該方法能快速準(zhǔn)確的檢索到與目標(biāo)圖像相同或者相似的圖片。
　　最后在對(duì)視頻內(nèi)容檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，筆者以Visual Studio 2008、OPENCV 2.1、IIS+ASP+ACCESS為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于特征的視頻內(nèi)容檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能有效的獲取視頻特征，并能準(zhǔn)確快速的識(shí)別視頻內(nèi)容，驗(yàn)證了以上研究成果的有效性