基于內容的視頻鏡頭檢測與分類研究.pdf

1、近年電子產業(yè)、多媒體技術和網絡技術的飛速發(fā)展，使得 Web中視頻資源——諸如視頻點播、數(shù)字電視、數(shù)字圖書館、視頻會議、遠程教育等等被越來越多的用戶使用。而視頻資源具有數(shù)據(jù)量龐大、復雜的多維結構和內容豐富多樣的特點，因此，面對這些海量的而且包含大量非結構化信息的視頻數(shù)據(jù)資源，如何快速地找到所需的視頻信息就成為一個急需解決的問題。視頻資源的管理和檢索技術的研究成為一個熱門的課題，各種各樣的視頻資源檢索系統(tǒng)也應需而生。本文通過對視頻內容的分析

2、，以視頻鏡頭為基本單位，實現(xiàn)了視頻資源的結構化管理，開發(fā)了一個基于鏡頭分類的視頻檢索系統(tǒng)。
　　本文以實現(xiàn)視頻資源自動化管理為目的，遵循基于內容檢索的思路，對視頻的結構化處理、內容分析以及檢索技術進行了較為深入的研究。主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　1.通過觀察大量的視頻資源，從多個角度對常見的鏡頭語言和鏡頭運用技巧作了詳細的分析，按照本文制定的分類原則，依據(jù)不同的分類標準，提出了一種基于內容的視頻鏡頭分類體系，并分析各類鏡頭的

3、視覺特點。
　　2.在總結現(xiàn)有視頻鏡頭檢測方法的特點的基礎上，本文提出了一種基于SVM的視頻鏡頭多分類檢測策略。通過提取多種有效的視頻內容特征參數(shù)，利用SVM工具實現(xiàn)多種視頻鏡頭轉換方式的分類檢測，在實現(xiàn)鏡頭檢測的同時，實現(xiàn)了鏡頭在轉換方式方面的分類。
　　3.在鏡頭分類方面，通過提取視頻鏡頭的動態(tài)特征——光流量分析，實現(xiàn)了視頻鏡頭運動方式的識別，并針對鏡頭運動方式的不同抽取相應數(shù)量的關鍵幀，做成視頻摘要，完成對視頻數(shù)據(jù)的索

4、引；通過提取視頻幀的靜態(tài)特征——顏色特征、邊緣特征等，實現(xiàn)了拍攝類鏡頭、創(chuàng)作類鏡頭、動畫類鏡頭、演示類鏡頭的自動分類識別。
　　4.設計并實現(xiàn)了一個基于鏡頭分類的視頻檢索系統(tǒng)，建立了視頻鏡頭資源索引庫，通過對視頻資源的自動分析，完成視頻資源的有效索引，取得了較好的實驗效果。
　　本文的視頻鏡頭檢測實驗平臺、視頻鏡頭分析系統(tǒng)和基于鏡頭分類的視頻檢索系統(tǒng)，基于Windows XP操作系統(tǒng)，以Visual C++6.0為平臺，借助

5、DirectSDK軟件包開發(fā)實現(xiàn)。
　　研究結果表明，對視頻資源進行分層次管理，不僅能夠實現(xiàn)資源快速有效地檢索，而且鏡頭作為視頻的基本物理單元，在視頻的語義分析中通常能夠提供有效的分析線索，是視頻的底層特征與高層語義特征之間建立聯(lián)系的紐帶。本文就是在鏡頭層面上建立起一個各領域通用的視頻資源檢索系統(tǒng)，適用于各類攝像專業(yè)人士或愛好者對視頻資料中的特定類型的鏡頭進行查詢、瀏覽和管理，能夠迅速準確地向查詢者展現(xiàn)某一種特定鏡頭的特點。即可用