本文關(guān)鍵詞： 新聞視頻 鏡頭邊界檢測(cè) 鏡頭分類 廣告檢測(cè) 條件隨機(jī)場(chǎng)　出處：《天津大學(xué)》2008年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】： 隨著網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,多媒體信息,特別是數(shù)字視頻越來(lái)越多的進(jìn)入人們的生活。如何對(duì)視頻信息有效管理和利用,是擺在人們面前的重要課題。因此,在理解視頻內(nèi)容的基礎(chǔ)上,建立視頻的索引、瀏覽和檢索等應(yīng)用系統(tǒng),提供給用戶方便的視頻內(nèi)容獲取方式就成為研究人員努力的方向。 鏡頭作為視頻中的結(jié)構(gòu)單元,既可分割成為圖像幀,也可組合構(gòu)造成故事單元,因此在視頻內(nèi)容分析技術(shù)中,對(duì)鏡頭進(jìn)行分析具有十分重要的作用。對(duì)視頻中的鏡頭進(jìn)行有效的分類,一方面,可以極大地縮短低層視覺(jué)特征與高層語(yǔ)義特征之間的“語(yǔ)義鴻溝”;另一方面,鏡頭分類還是視頻摘要、索引、檢索等視頻管理和應(yīng)用技術(shù)重要的支持和保證,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。 新聞視頻是內(nèi)容結(jié)構(gòu)性比較強(qiáng)的視頻類型,本文針對(duì)新聞視頻,設(shè)計(jì)了一種基于內(nèi)容的鏡頭分類方法。該方法將新聞視頻中的鏡頭分為主持人、記者、獨(dú)白、廣告、靜態(tài)圖像以及“其他”六個(gè)類型。其中,“其他”指新聞視頻中除去另五類鏡頭后剩余的鏡頭。主持人、廣告、靜態(tài)圖像和“其他”這四類鏡頭,根據(jù)其自身特點(diǎn)逐一檢測(cè)。記者和獨(dú)白鏡頭在新聞視頻中是最難以區(qū)分的,為此,本文利用一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法——條件隨機(jī)場(chǎng),將記者和獨(dú)白鏡頭的分類轉(zhuǎn)化為序列標(biāo)注問(wèn)題,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),得到了不錯(cuò)的效果。
[Abstract]:With the rapid development of network and computer technology, multimedia information, especially digital video, is coming into people's life more and more. How to manage and utilize video information effectively is an important subject in front of people. Based on the understanding of video content, the establishment of video indexing, browsing, retrieval and other application systems to provide users with convenient access to video content has become the direction of researchers. As the structural unit of video, the shot can be divided into image frames or combined into story units, so in video content analysis technology, It is very important to analyze the shot. On the one hand, the "semantic gap" between the low-level visual feature and the high-level semantic feature can be greatly shortened by effectively classifying the shot in the video; on the other hand, the "semantic gap" between the low-level visual feature and the high-level semantic feature can be greatly reduced. Shot classification is also an important support and guarantee of video management and application technology, such as video abstract, index and retrieval, which has very important practical significance. News video is a kind of video with strong content structure. This paper designs a content-based shot classification method for news video. This method divides the shot of news video into host, reporter, monologue, advertisement, etc. "other" refers to the rest of the shots in news videos after the other five shots are removed. The four types of shots are the anchorman, the advertisement, the still image, and the "other". In this paper, a machine learning method, conditional random field, is used to transform the classification of journalists and monologues into sequence tagging problems. Experiments are carried out and good results are obtained.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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本文編號(hào)：1517344