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文檔簡介
1、多媒體和通信技術(shù)的發(fā)展為信息的表達(dá)、存儲和傳遞提供了有效的手段,人們面對的信息量正在以前所未有的速度增加。研究和開發(fā)能夠自動檢測、分類和匯總相關(guān)信息的方法具有重要的現(xiàn)實意義。本文以數(shù)字視頻為對象,研究了視頻結(jié)構(gòu)化和視頻語義信息的提取技術(shù),提出了視頻結(jié)構(gòu)化和視頻語義提取的一系列方法;在此基礎(chǔ)上研究了新聞視頻中新聞單元的劃分、新聞主題的檢測和跟蹤,提出了新聞事件的檢測方法。 根據(jù)視頻結(jié)構(gòu)特征,按從粗到細(xì)的順序把視頻劃分為幀、鏡頭、場
2、景和視頻4級結(jié)構(gòu)。其中的關(guān)鍵是鏡頭和場景的邊界的檢測,本文提出了基于支持向量機(jī)的鏡頭檢測方法和基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的場景檢測方法。在檢測檢測鏡頭時,首先利用混合投影函數(shù),定義和計算數(shù)字視頻幀的特征向量,再用對應(yīng)的特征向量的差來定義兩個幀的幀間差向量;然后用幀間差向量構(gòu)造視頻序列的特征向量,利用支持向量機(jī)方法對鏡頭漸變過程和幀內(nèi)運(yùn)動進(jìn)行分類。在場景劃分方法中,利用鏡頭在視覺上的相似性和在時間上的相關(guān)性,把鏡頭分組,再利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法劃分鏡頭組,從
3、而檢測場景。 新聞節(jié)目由多個新聞單元組成,對新聞視頻內(nèi)容分析首先要將新聞節(jié)目分割成獨立的新聞單元,但新聞視頻中新聞單元邊界處沒有特定的分割標(biāo)志。本文利用新聞視頻中特定的視音頻事件在時間上的表現(xiàn)出來的規(guī)律性,采用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù),對新聞視頻進(jìn)行單元劃分方法。首先,檢測視頻中出現(xiàn)的典型的視音頻特征,符號化這些事件,并在數(shù)據(jù)流中引入事件的時序特征,根據(jù)事件的時序特征把視頻轉(zhuǎn)換成為相關(guān)事件對應(yīng)的數(shù)據(jù)流;接著,定義時序支持度和置信度,應(yīng)用
4、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流中和新聞單元相關(guān)的序列模式;最后,通過搜索和匹配確定事件流中對應(yīng)的序列片斷。 在對新聞視頻分析的基礎(chǔ)上,本文提出了視頻新聞報道的一種表示方法,按照特征的語義把新聞報道表示為五個語義類,重點介紹了視頻中場景特征的識別方法和用于視頻中畫面類型別的視頻圖像特征選擇和提取方法,給出了一個基于邊界方向直方圖表示圖像中紋理特征、并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行場景類型識別的算法。在把視頻新聞報道表示成5個語義類后,采用自然語言
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