视频广告监播中的图像匹配方法研究
互联网广告制作中的影像与视频编辑技巧
互联网广告制作中的影像与视频编辑技巧在当今数字化时代，互联网广告已经成为企业推广和传播产品的重要手段。
而在互联网广告制作中，影像与视频编辑技巧的运用将直接影响广告的效果和观众的回应。
本文将探讨互联网广告制作过程中关于影像与视频编辑的一些技巧，帮助广告策划人员和制作人员更好地实现广告的目标。
1. 视频拍摄与剪辑技巧在制作互联网广告时，视频拍摄与剪辑是至关重要的环节。
首先，确保拍摄器材的质量和稳定性。
使用专业的相机和稳定器能够提高拍摄片段的质量和稳定性，使观众得到更好的观看体验。
其次，对拍摄的片段进行精心的剪辑和选择。
根据广告的主题和目标受众来选择最具代表性和吸引力的片段，同时注意剪辑过程中的过渡效果，以保证整体视频的连贯性和流畅性。
2. 色彩与光影处理技巧在互联网广告制作中，正确使用色彩和光影处理技巧能够提升广告的视觉效果和吸引力。
首先，合理运用色彩调整工具，如对比度、饱和度和色彩平衡等。
通过增加对比度和饱和度，可以使画面更加生动，而通过调整色彩平衡，可以突出广告中特定产品或品牌的特色。
其次，灵活运用光源和光影处理技巧。
合理的光源设置能够营造出特定的氛围和情感，而光影处理则能增加画面的层次感和立体感。
3. 动画与特效应用技巧动画和特效是互联网广告制作中常用的技巧，能够增加广告的视觉冲击力和吸引力。
首先，合理运用过渡动画和视觉特效。
在剪辑过程中，添加合适的过渡动画能够使画面之间更加流畅地衔接，而运用视觉特效则能够增加画面的特色和视觉冲击力。
其次，选择合适的动画形式和速度。
根据广告的主题和目标受众，选择合适的动画形式，如渐变动画、旋转动画等，并注意动画的速度和流畅度，以确保观众能够更好地理解广告所要传达的信息。
4. 音频与配乐编辑技巧音频是互联网广告中不可或缺的一部分，它能够给观众带来更全面的观感体验。
首先，注意音频的清晰度和音质。
通过合适的录音设备和后期音频处理，保证音频的清晰度和音质，以确保观众能够清晰地听到广告的声音和音乐。
影像匹配算法
影像匹配算法影像匹配算法主要可以分为基于特征的匹配和基于深度学习的匹配两大类。
基于特征的匹配算法是通过提取图像中的特征点或描述符，然后寻找这些特征点之间的对应关系来完成匹配的。
而基于深度学习的匹配算法则是通过神经网络来学习图像之间的相似性，从而实现匹配的过程。
在基于特征的匹配算法中，最常见的方法之一是SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法。
SIFT算法是一种对尺度、旋转、光照变化具有不变性的特征点提取算法，在图像匹配中表现出色。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围的局部特征描述符，然后通过比较这些描述符的相似度来确定图像之间的匹配关系。
另一个常用的基于特征的匹配算法是SURF（Speeded Up Robust Features）算法。
SURF算法是SIFT算法的改进版本，具有更快的计算速度和更高的匹配准确性。
SURF算法同样也是通过检测图像中的关键点和计算特征描述符来实现匹配的。
除了SIFT和SURF算法之外，还有一些其他常见的基于特征的匹配算法，如ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法等。
这些算法各有其优缺点，可以根据具体应用场景来选择合适的算法进行图像匹配。
另一方面，基于深度学习的匹配算法在近年来得到了快速发展。
深度学习技术的兴起为图像匹配提供了新的思路和方法。
以Siamese神经网络为例，该网络可以学习图像之间的相似性，并生成一个嵌入空间，使得相似的图像在这个空间中距离更近，不相似的图像距离更远。
Siamese神经网络在图像匹配任务中表现出很好的性能。
另外，基于卷积神经网络（CNN）的匹配算法也取得了一些进展。
CNN在图像识别和分类任务中取得了很大的成功，同时也可以应用于图像匹配任务中。
影视广告作品的摄影技巧应用的研究论文
影视广告作品的摄影技巧应用的研究论文前言：在进行影视广告创作的过程当中，一定离不开摄影元素。
不仅需要拥有独特的审美视角，还要了解并熟练掌握一定程度的摄影技巧以及方式。
只有基于这样状态，所拍摄下的作品才更加符合当前广告创作提出的各种实质需求。
此外，影视广告在其中主要是发挥着宣传作用，合理的通过使用摄影的形式，将广告当中的一些内容用最直观的方式体现出来，这样做是为了尽可能的吸引广大观众的目光以及注意力，对影视作品产生浓厚的兴趣。
一、影视广告作品的构图摄影技巧概述（一）影视广告的平面构图影视广告自身是由不同的画面组合而成的，以此来获取更好的广告宣传效果。
一幅幅不同的单独画面，合理将其融合在一起就能够构成一个较为完整的广告图。
也就是说，每一幅画面自身是要具有较高的精准以及完美性，只有这样才能确保图画与图画之间良好衔接性，最终逐渐形成一个完整的广告构图。
在实际操作步骤上主要是：首先，对不同画面中的实质内容，进行简洁化的实时处理，尽可能的确保，每幅画面的内容单一，这样做的目的是为了便于后续将所有画面进行整合工作的开展。
要想切实提高整体画面内容的丰富性以及吸引力，一定要不断增强对画面主题重点突出的重视程度。
之后，就需要对整体画面在形式上给人以均衡感，为广大受众人员给予良好的视觉美感[1]。
均衡在所有审美元素当中，占据着重要的地位。
如果整个影视广告作品的画面内容，能够给广大受众人群来带视觉上的均衡感，那么就一定会令人产生美感。
但是，由于均衡感是作为主观感觉。
所以，如果失去了整体的均衡感，那么就会导致受众人群产生一种莫名的不舒适感，更严重可能会出现排斥的心理感受。
这些都是会在很大程度上影响相关影视广告实际宣传效率以及效果。
在对影视广告作品内容进行调整的过程当中，一定要尽可能符合自然规律，只有这样才能够进一步的提升广大受众人群视觉的接受能力。
在进行构图调整的过程时，增强对充足良好视觉空间以及画面形状、敏感度等方面的重视度，通过利用不同颜色的配合，是能够使得整体画面构成意想不到的视觉效果[2]。
计算机视觉中的图匹配方法研究
计算机视觉中的图匹配方法研究引言计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，近年来得到了快速的发展。
图像处理是其中的一个重要任务，而图像的匹配是图像处理中的一个关键问题。
图像匹配技术可以用于目标跟踪、图像识别、三维重建等领域，并在机器人、无人驾驶、医学影像诊断等方面都有广泛的应用。
本文将结合当前的研究进展，介绍计算机视觉中的图匹配方法研究，包括传统的图像匹配方法和基于深度学习的图像匹配方法，以及它们在不同应用场景中的应用。
一、传统的图像匹配方法1. 特征提取传统的图像匹配方法中，最重要的一步就是特征提取。
特征提取可以通过一些局部特征描述符来进行，比如SIFT、SURF、ORB等。
这些描述符可以提取出图像中的关键点，并计算其周围的特征向量，用于后续的匹配任务。
2. 特征匹配经过特征提取后，就需要进行特征匹配。
特征匹配的目的是将一个图像中的特征点与另一个图像中的特征点进行对应。
最常用的方法是通过计算特征向量之间的相似度来进行匹配，比如通过计算两个特征向量的欧氏距禮或相关性来判断它们是否是同一个特征点。
3. 几何校正在特征匹配之后，通常需要进行几何校正以消除由于摄像机不同角度或者视角变化而造成的匹配误差。
常用的几何校正方法包括基于单应性矩阵的变换、RANSAC算法等。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究工作开始探索基于深度学习的图像匹配方法。
深度学习方法能够学习到图像中的更高层次的特征表示，并且能够在大规模数据集上进行端到端的训练，因此在图像匹配任务上取得了显著的成绩。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）是目前最常用的深度学习模型之一。
在图像匹配中，CNN可以用于提取图像的特征表示，并通过全连接层来实现特征的匹配。
很多研究人员已经用CNN来取代传统图像匹配方法中的特征提取和特征匹配步骤。
2. Siamese网络Siamese网络是一种特殊的神经网络结构，它可以接受两个输入并输出它们的相似度。
图像处理技术在电视直播中的实时性研究
图像处理技术在电视直播中的实时性研究随着科技的不断发展和网络的不断普及，电视直播已经成为人们获取信息和娱乐的重要途径。
然而，电视直播中的图像处理技术对于实时性的要求非常高。
本文将探讨图像处理技术在电视直播中的实时性研究。
首先，电视直播中的实时性要求使得图像处理技术需要具备快速的处理能力。
传统的图像处理方法往往需要大量的计算时间，这在电视直播的场景下是无法满足的。
因此，研究人员提出了一系列针对实时性需求的图像处理算法。
例如，基于GPU（图形处理器）的并行计算能力，可以在较短的时间内完成大规模图像处理任务。
此外，还有一些针对特定任务设计的图像处理算法，比如人脸识别、运动跟踪等，其优化了算法的复杂度，提高了实时性能。
其次，图像处理技术在电视直播中的实时性研究还需要考虑到网络传输的延迟。
在电视直播中，图像处理不仅涉及到对原始图像的处理，还需要将处理后的图像通过网络传输给用户。
而网络传输过程中的延迟，会直接影响到观众对直播内容的感受。
为了解决这个问题，研究人员提出了一系列优化网络传输延迟的方法。
例如，可以通过优化传输协议、增加网络带宽、减少传输数据量等手段来降低延迟。
此外，还可以将图像处理任务分割成多个子任务，在网络传输的同时进行并行处理，进一步减少传输延迟。
另外，图像处理技术在电视直播中的实时性研究还需要考虑图像质量的保证。
虽然实时性对于电视直播非常重要，但不应忽视图像质量的提升。
图像处理技术需要在保证实时性的同时，尽可能地提高图像的清晰度和真实性，以提供更好的用户体验。
为了实现这一目标，研究人员开发了许多图像增强算法和图像压缩算法。
这些算法可以对图像进行去噪、增加对比度、增强细节等操作，从而改善图像质量。
同时，图像压缩算法可以减少图像数据量，提高传输效率，进一步增强实时性。
最后，实时性研究中还需要考虑图像处理技术在硬件设备上的应用。
在电视直播过程中，图像处理需要借助一系列硬件设备来完成，例如计算机、摄像头、显示屏等。
互联网视频监管系统影标识别算法的研究
互联网视频监管系统影标识别算法的研究网络视频现在已经成为人民群众日常娱乐活动不可或缺的一部分,通过网络观看境外电影已经成为潮流。
由于网络的开放性,其充斥着大量的违规内容,包括违规引进、未经审核、未购买版权等违规境外影片在网络上传播。
国家新闻出版广电总局加大管理力度,不断出台相应的管理措施来遏制违规影片在互联网上的传播。
广电总局监管中心肩负着网络音视频监管的责任,现有的互联网有害音视频监管系统,能够通过文字搜索等方式爬取违规内容,上报至人工研判。
对于节目内容不具有初步研判能力,所以,亟待一套具有初步研判功能的监管系统作为现有监管系统的补充。
通过对持有公映许可证影片专有片头(简称“合法影标”)进行识别,排除大量的合规境外电影,从而让人工监管更多的时间放在对疑似违规内容的研判上,提高工作效率。
系统通过对影片片头中截取的影标图像进行识别,包括影标分类预处理,颜色特征识别、影标细节分割、影标细节的文字识别等主要步骤。
第一,通过对影标的颜色直方图、三原色的颜色矩阵运算分析,实现影标初步筛选,创新提出了基于RGB颜色矩阵的边缘识别算法分割细节图案,同时提出利用文字颜色矩阵的特殊二值化模型,对比识别实现影标的次级研判,算法达到了低运算量,快速、高效识别的效果;第二,利用上述研判算法提出境外影片监管系统建设方案,为算法的应用提供系统平台支撑。
第三,算法可广泛应用于盗版查处,医学图像识别等民生领域。
研判算法研究的各步骤使用数字图像处理软件进行仿真实验,经过大量实验证实,该方法能够实现较高的准确率,可以在实际监管系统中应用。
基于机器学习的图像匹配与视频检索研究
基于机器学习的图像匹配与视频检索研究随着信息技术的飞速发展，人们对图像和视频的检索需求不断增加。
然而，由于图像和视频数据庞大、复杂多样，并且缺乏结构化的标注信息，传统的图像和视频检索方法存在一定的局限性。
而基于机器学习的图像匹配与视频检索技术，为我们提供了一种新的解决方案。
基于机器学习的图像匹配和视频检索技术，是指通过机器学习算法对图像和视频进行特征提取和匹配，从而实现快速、准确的检索。
其中，图像匹配主要是指对输入的图像进行特征提取，然后通过计算图像之间的相似度，找到与输入图像最相似的图像。
视频检索则是在图像匹配的基础上，对视频序列进行特征提取和匹配，从而实现对视频的检索和匹配。
在基于机器学习的图像匹配和视频检索研究中，特征提取是一个关键的环节。
常用的特征提取算法有局部二进制模式（Local Binary Patterns，简称LBP）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）等。
这些算法能够从图像和视频中提取出具有区分性的特征，以便后续的匹配和检索。
另外，基于机器学习的图像匹配和视频检索还涉及到相似度计算和匹配算法。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦距离和汉明距离等。
而匹配算法则包括最近邻算法（Nearest Neighbor，简称NN）和支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）等。
这些算法能够根据特征向量之间的相似性，找到与输入图像或视频最相似的目标。
基于机器学习的图像匹配和视频检索技术已经在许多领域得到了广泛的应用。
在图像搜索方面，它可以帮助我们在海量的图片库中快速捕捉到我们所需要的图像。
比如，在电子商务领域，通过图像搜索技术，用户可以通过拍摄或上传一张图片，快速找到与之相似的产品，提高购物的便利性和效率。
在视频平台方面，基于机器学习的视频检索技术可以帮助用户找到感兴趣的视频内容，提供更加个性化的推荐服务。
跨媒体检索中的图像特征提取和匹配算法
跨媒体检索中的图像特征提取和匹配算法近年来，随着图片、视频等媒体信息大量涌现，跨媒体检索逐渐成为研究热点。
在跨媒体检索中，图像特征提取和匹配算法是关键技术之一，其任务是把图像中的内容转化为机器可识别的特征向量，并找到相似图像。
本文将从两个方面对图像特征提取和匹配算法进行探讨。
一、图像特征提取图像的特征提取是指从图像中提取出关键的特征点或特征描述子。
传统的手工特征提取方法存在几个缺陷，如对不同场景的适应性较差、提取速度慢、维度过高等。
因此，近年来，越来越多的研究都集中在自适应特征提取算法上，并取得了很大的进展。
1. SIFT算法尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，简称SIFT）算法是一种基于尺度空间的图像特征提取算法。
它通过多次高斯模糊和采样，得到图像的多尺度表示，并在每个尺度下提取稳定的特征。
SIFT算法可以对图像的旋转和缩放进行不变性处理，在图像的鲁棒性方面表现较好。
2. SURF算法速度加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features，简称SURF）算法是一种快速特征提取算法，它采用哈尔小波算子对图像进行卷积操作，计算图像中的Hessian矩阵，并通过Hessian矩阵特征值的比值得到稳定的特征点。
SURF算法可以通过快速Hesssian矩阵计算，实现了特征提取的高速化。
3. CNN算法卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种基于深度学习的图像特征提取方法。
它通过多层卷积、池化和全连接层，学习到图像的特征表达，并将其转化为高维的特征向量。
CNN算法可以自适应地进行特征提取，并在大规模数据下表现优异。
二、图像特征匹配图像的特征匹配是指在两个图像中找到对应的特征点或特征描述子。
该过程是跨媒体检索中的核心环节，直接关系到检索的准确性和速度。
1. FLANN算法快速最近邻搜索（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，简称FLANN）算法是最常用的图像特征匹配方法之一。
基于图像处理的视频广告推送技术研究
基于图像处理的视频广告推送技术研究在当今数字营销的时代中，视频广告已经成为一种非常有效的推广形式。
随着人工智能技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的视频广告推送技术变得越来越受到广告主和消费者的青睐。
本文将探讨这种技术的原理及应用。
一、基于图像处理的视频广告推送技术的原理基于图像处理的视频广告推送技术通常使用计算机视觉技术、深度学习技术等人工智能技术，对用户的视觉特征进行分析，从而确定视频广告的内容和形式。
具体来说，这种技术可以通过计算机视觉技术自动识别人物、物品、颜色等视觉特征，进而分析和判断用户的个性化需求和兴趣爱好，从而推荐切合用户需求的相关视频广告。
此外，基于图像处理的视频广告推送技术还可以利用深度学习技术适应不同用户的推荐，改善推荐的准确度。
二、基于图像处理的视频广告推送技术的应用1. 智能路标广告推送系统智能路标广告推送系统是一种基于图像处理的视频广告推送系统。
它采用了计算机视觉技术，通过识别和分析驾驶员视线、车速等信息来自动推送相关的广告，从而实现精确广告投放目标、提高广告投放效果。
2. 健身房推荐系统健身房推荐系统采用了深度学习技术，从会员的活动、设备使用、表情等视觉特征分析他们偏好的运动类型和健身方式，以此为依据对他们进行个性化健身计划和广告推送。
3. 电商平台推荐系统这种系统通常会应用计算机视觉技术和深度学习技术，通过分析用户的浏览记录、喜好、搜索关键词等信息，以此为基础对用户进行个性化的广告推荐和商品推荐，以提高网站流量和用户购买率。
三、基于图像处理的视频广告推送技术面临的挑战基于图像处理的视频广告推送技术虽然已经被广泛应用，但它仍面临着许多挑战。
首先，基于图像处理的视频广告推送技术需要被校准和专业审查。
由于视频广告内容一般都来源于广告客户，考虑到某些视频广告可能存在误导、虚假和敏感内容，所以必须有专业人员对广告的准确性和安全性进行审核。
其次，基于图像处理的视频广告推送技术还需面临广告兴趣跟踪的问题。
影像匹配基础算法分析课件
并行计算
采用并行计算技术，加速 影像匹配过程，提高算法 的运行速度。
多模态影像匹配
多模态数据融合
将不同模态的影像数据融合在一起，提取更 多的特征信息，提高匹配的精度和稳定性。
多模态特征提取
针对不同模态的影像数据，分别提取特征并进行匹 配，以提高匹配的准确性和可靠性。
多模态算法优化
针对多模态影像匹配的特点，对算法进行优 化和改进，提高匹配的性能和效率。
03
影像匹配算法的 景
遥感影像匹配
遥感影像匹配是影像匹配算法在地理 信息系统、环境监测、城市规划等领 域的重要应用。通过将不同时间、不 同角度拍摄的遥感影像进行匹配，可 以实现对地表变化的监测和评估。
VS
遥感影像匹配需要克服光照、角度、 尺度等因素的影响，提取出稳定的特 征点，并进行准确的匹配。常用的算 法包括基于特征的匹配算法和基于相 位的匹配算法。
配
利用图像中的特征点进行匹配， 通过特征描述符和匹配算法实现 影像的精确对准。
基于模型的影像匹
配
将待匹配影像与已知模型进行比 较，通过模型变换和参数优化实 现影像的精确对准。
基于区域配，通过区域相似性度量和迭 代算法实现影像的精确对准。
02
影像匹配基算法
基于特征的算法
法。
04
影像匹配算法的性能 估
准确度评估
01
准确度
衡量算法匹配结果与实际匹配结 果的一致性，通常使用准确率、 召回率等指标进行评估。
02
03
精度
召回率
表示匹配正确的比例，即匹配正 确的像素点数占总匹配像素点数 的比例。
表示实际匹配的像素点中被正确 匹配的比例，即匹配正确的像素 点数实际匹配像素点数的比例。
面向广告监测视频指纹提取及匹配技术地研究
Video Fingerprint Extraction and Matching for Advertisement MonitoringCandidate Duan DeyouSupervisor Ouyang JianquanCollege Institute of Information EngineeringProgram Computer Application TechnologySpecialization Video Analysis and RetrievalDegree Master of EngineeringUniversity Xiangtan UniversityDate June, 5th 2010湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要视频广告为商业繁荣发挥了积极作用。
电视广告中也存在着虚假违法、内容庸俗、夸大宣传等现象，造成了恶劣的社会影响，损害了媒体的社会公信力。
同时，违规网络视频广告也呈泛滥趋势。
为了保障消费者利益，营造一个积极的广告产业氛围，迫切需要对电视及网络的视频广告进行监测的有效技术手段。
视频广告监测要求具有准确性和实时性。
影视专业-影视广告镜头与音效的虚实配合
目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)引言 (1)1 影视广告的艺术特色 (2)1.1 影视广告中早期镜头与音效虚实配合的发展历程 (2)1.2 影视广告的优越性 (6)2 影视广告的听觉要素 (7)2.1 广告语 (7)2.2 音乐 (8)2.3 音响 (9)3 影视广告中镜头与音效的虚实关系 (10)3.1 影视广告中的艺术镜头 (10)3.2 影视广告中镜头与音效的虚实配合 (11)3.2.1 镜头与音效的同步处理 (11)3.2.2 镜头与音效的脱离状态 (13)3.2.3 音效声音渲染影视主题 (15)结论 (18)参考文献 (19)致谢 (20)摘要随着视频媒体的普及化、多元化。
影视广告已经成为当今社会覆盖面广、受众多、传播率快的广告传播途径之一。
当今的影视广告具有视觉和听觉两种形式的信息传递方式，并且由于声音音效与镜头图像的相互配合，使观众能够自由的发挥自己对某种商品形象的联想，也能够通过镜头与音效的两者相互配合使画面更加具体，并准确的传达商品的相关信息，从而达到吸引顾客消费的意图。
影视广告也因此更加具有感染力。
影视广告通过这两种方式的相互配合达到吸引消费者兴趣、促进产品销售量等效果。
而镜头与音效虚实配合的方式为影视广告的最终呈现上注入了新的活力。
但也对两者之间如何相互配合以及最终呈现效果提出了更高的要求。
本论文通过对相关实例的探讨以及对优秀影视广告作品的分析，来发现影视广告中镜头与音效是如何进行虚实配合、镜头与音效的虚实互衬是如何使用以及两者是如何配合以此调动受众丰富的想象力。
从而提高影视广告在信息传播过程中的效率，对影视广告的发展具有强烈的现实意义。
关键词：影视广告；镜头音效；虚实结合AbstractWith the rapid development of science and technology, the popularization of TV media. Film and television advertising has become one of the advertising communication methods with a wide coverage, a large audience, a fast communication rate and a warm response from viewers.Today's film and television advertising has two forms of information transmission, visual and auditory. Because of the mutual cooperation of sound effect and lens image effect, the audience can freely play their imagination of a certain commodity image, and also can more specifically and accurately convey the relevant information of the commodity through the mutual cooperation of the two to achieve the purpose of attracting customers to consume. Therefore, film and television advertising is more infectious and penetrating.Therefore，film and television advertising is more infectious andpenetrating.Through the cooperation of these two ways, it can attract the interest of consumers and promote the sales of products. This kind of presentation has injected new vitality into the film and television media, but also put forward higher requirements for the mutual cooperation between the two and the final presentation effect.Through the discussion of the relevant examples and the analysis of the excellent film and television advertising works, this paper finds out how the lens and the sound effect cooperate with each other, how the lens and the sound effect contrast with each other, and how they mobilize the audience's rich imagination.Thus improving the efficiency of film and television advertising in the process of information dissemination has a strong practical significance for the development of film and television advertising.Keywords:film and television advertising; lens sound effect;combination ofreality and reality引言在影视广告的设计和制作过程当中，我们可以利用动态和静态、主辅分离与配合的形式来处理镜头与音效之间的虚实关系，这样有助于我们利用音效来作为扩展图像空间的特殊符号，并且通过声音效果与镜头画面相结合，为图像创建有意义的声音环境，以表达出角色的真实情感以及产品所带有的特殊含义。
视频广告监播中的图像匹配方法研究
视频广告监播中的图像匹配方法研究
孔金生;梁培军
【期刊名称】《广播与电视技术》
【年(卷),期】2008(35)11
【摘要】在视频广告监播系统中,首先对视频广告进行关键帧的提取,然后对所提取的图片进行预处理,然后进行图像匹配.传统的方法是对图像二值化,利用序贯相似性检测算法进行图像匹配.本文提出将图像灰度化后,利用小波对图像进行边缘检测,采用基于图像边缘特征的启发式快速匹配算法,这样能提高匹配速度,提高识别效率,在视频广告监播系统中达到实时监播的作用.
【总页数】5页(P110-114)
【作者】孔金生;梁培军
【作者单位】郑州大学电气工程学院;郑州大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN94
【相关文献】
1.谈数字硬盘录像监播系统特点及其在广电监测实践中的优越性 [J], 王瑞
2.电视节目播前播中播后跨平台评价方法研究 [J], 白雪松;殷复莲;柴剑平
3.数字硬盘录像监播系统特征及在广电监测中的应用优势分析 [J], 金磊;金鑫
4.嵌入式硬盘录像机在电视广告监播系统中的应用 [J], 李翔宁
5.广西科教频道基于网络(涵盖有线和无线网络)的多频道数字实时监播系统——网络DVR在电视台监播中的扩展应用 [J], 王恒;邹智飞;顾瑛琦;周奕捷
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视频检测的颜色直方图目标匹配算法_李坤伦
Ｃｏｌｏｒ Ｈｉｓｔｏｇｒ ａｍ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｉｎ Ｖｉｄｅｏ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＬＩ Ｋｕｎ－ ｌｕｎ ＳＵＮ Ｄａ－ ｙｕｅ ＺＨＡＯ Ｄｏｎｇ－ ｓｈｅｎｇ
（Chang’an University School of Information Engineering, Xi’an 710061） Ａｂｓｔｒ ａｃｔ：Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｏ ｔｈｅ ｖｉｄｅｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｑｕｅｓｔｉｏｎ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ， ａｎｄ ｃａｒｒｉｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｌｏｒ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ， ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｒ ＧＢ ｃｏｌｏｒ ｍｏｄｅｌ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ， ｔｏ ｃｏｍｐａｒｅ ｔｈｅ Ｅｕｌｅｒ ｄｉｓｔａｎｃｅ， ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ， ｔｈｅ ｑｕａｄｒａｔｉｃ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ＥＭＤ， Ｉ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ Ｅｕｌｅｒ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ， ａｎｄ ｈａｖｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｈｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｇｏａｌ ｍａｔｃｈ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｉｓ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｍｐｌｅｘ， ａｎｄ ｈａｓ ｒｅｍｏｖｅｄ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｒｅａｌ－ ｔｉｍｅ， ａｎｄ ｈｉｇｈｌｙ ｒｏｂｕｓｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍ；ｔａｒｇｅｔ ｍａｔｃｈｉｎｇ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ；Ｅｕｌｅｒ ｄｉｓｔａｎｃｅ
基于视频内容广告植入图片的匹配研究
基于视频内容广告植入图片的匹配研究刘海;曾东海【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2014(000)009【摘要】基于视频内容植入广告系统目的是在用户观看视频时，能实时获取与视频内容相关商品的广告咨询。
给出了系统解决方案，并分析了问题难点，提出了解决视频广告匹配问题难点的处理算法：先简单分割，然后通过直方图百分率方式二次匹配过滤后，得到分割后的图像，再利用改进的SIFT 算法进行精确匹配，从而确定当前视频图片中是否存在广告图片相似度高的商品信息。
实验表明，基于视频内容的广告植入系统中图片匹配算法在常用视频中，算法实时性能好，匹配率高。
%The purpose of video advertisement system is real-time obtainment of advertisement consultation of relative goods showed in video when users watching video. The contents of this research are the solution of system, analysis of difficult points, and solution of the difficult process on image matching with video ads. Firstly, it segments image simply. Then, it filters unmatched image twice by percentage of histogram method. At the last, it matches the image after segmenting precisely by simplified SIFT. We can receive the information whether the goods is the most similar to the image from video ads. Experiments show that this video advertisement system is real-time and possessing high matching rate on certain condition.【总页数】5页(P186-190)【作者】刘海;曾东海【作者单位】广东科学技术职业学院软件学院，珠海 519090;广东科学技术职业学院软件学院，珠海 519090【正文语种】中文【相关文献】1.短视频传播中的广告植入研究 [J], 王春阳2.基于内容的视频指纹提取及匹配技术研究 [J], 郭晓强;夏治平;李敬娜3.基于内容的视频动态广告植入研究 [J], 舒莲卿4.广告植入策略研究——在短视频传播中 [J], 马峰5.图片分析在电子商务中的应用现状与未来趋势——基于图片视觉和内容特征的研究综述 [J], 刘荣;张宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
镜头匹配原则
镜头匹配原则引言电影是一种视听媒介，通过镜头的变换和组合来展现故事情节，传达情感和信息。
镜头匹配原则是电影摄影师和剪辑师用来保持视觉连贯性和叙事连贯性的基本原则之一。
在电影制作过程中，合理的镜头匹配可以提高观众的观影体验，更好地传达导演的意图。
本文将深入探讨镜头匹配原则的重要性以及常见的匹配方式。
一、镜头匹配原则的重要性1. 保持视觉连贯性镜头匹配原则可以保持电影画面的连贯性，使观众在观影过程中不会感到突兀或困惑。
通过匹配前后两个镜头的画面和动作，观众可以更好地理解故事情节和人物关系。
2. 提高叙事连贯性镜头匹配原则还可以提高电影的叙事连贯性。
不同的镜头匹配方式可以传达不同的情感和信息，帮助观众更好地理解故事的发展和角色的心理变化。
3. 增强观影体验合理的镜头匹配可以增强观众的观影体验。
当观众在电影中感受到一系列匹配精准的镜头切换时，他们会更加专注和投入，融入到电影的世界中，享受电影带来的视听盛宴。
二、镜头匹配的常见方式1. 运动匹配运动匹配是指通过两个镜头的相似的运动方式来实现连贯的切换。
例如，当一个人物在一个镜头中向左走出画面，下一个镜头中另一个人物也向左走入画面，就可以通过运动匹配来实现平滑的过渡。
2. 动作匹配动作匹配是指通过两个镜头中人物的连续动作来实现连贯的切换。
例如，当一个人物从一个镜头中拿起杯子，下一个镜头中另一个人物也拿起杯子，就可以通过动作匹配来实现流畅的过渡。
3. 视角匹配视角匹配是指通过两个镜头中的视角和角度来实现连贯的切换。
例如，当一个镜头从主角的肩膀后面拍摄，下一个镜头也从同样的角度拍摄同一场景，就可以通过视角匹配来实现无缝的过渡。
4. 对比匹配对比匹配是指通过两个镜头之间的对比来实现连贯的切换。
例如，当一个镜头中展示了一个人物的细节特写，下一个镜头以宽广的视角展示了整个场景，就可以通过对比匹配来实现呼应和对比。
三、应用案例分析1. 序列镜头序列镜头是指由多个镜头组成的连续切换的镜头。
立体视频影像自动处理中的匹配技术的开题报告
立体视频影像自动处理中的匹配技术的开题报告一、研究背景随着3D技术的不断发展，立体视频影像的应用范围越来越广泛。
在立体视频影像的制作过程中，匹配技术是必不可少的环节，它主要是指对左右立体图像进行自动匹配，以实现左右眼视差的计算，从而达到立体感的效果。
立体视频影像的匹配技术在虚拟现实、电影制作、军事、医学等领域有着广泛的应用。
因此，研究立体视频影像匹配技术，具有重要的理论意义和现实意义。
二、研究目的本文将研究现有的立体视频影像匹配技术，并提出新的算法来解决现有算法所存在的问题，如处理速度慢、精度不高、对噪声和遮挡的鲁棒性差等。
研究目的主要包括以下几个方面：1. 搜集现有的立体视频影像匹配方法，分析其优缺点，为后续研究提供参考。
2. 提出新的立体视频影像匹配算法，针对现有算法存在的问题进行改进。
3. 对新的匹配算法进行性能测试，验证其有效性和可行性。
三、研究内容本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 立体视频影像匹配方法的搜集与分析。
对现有的匹配方法进行梳理和总结，分析其优点、缺点和适用范围，为后续研究提供参考。
2. 提出新的立体视频影像匹配算法。
对现有算法的不足之处进行改进，提出新的算法。
3. 实现新的匹配算法并进行性能测试。
通过实验来验证新算法的有效性和可行性，比较其性能和现有算法的性能。
四、研究方法本文的研究方法主要包括以下几个方面：1. 文献调研法。
通过查阅相关文献，了解当前立体视频影像匹配算法的研究现状和发展趋势，并对现有算法进行总结和分析。
2. 算法设计法。
针对现有算法存在的问题进行改进，提出新的算法，并对新算法的实现过程进行详细设计。
3. 实验分析法。
通过编写程序实现新的算法，并对其进行实验分析，比较其性能和现有算法的性能。
五、预期成果本文的预期成果主要包括以下几个方面：1. 对现有的立体视频影像匹配算法进行梳理和总结，分析其优缺点和适用范围，为后续研究提供参考。
2. 提出新的立体视频影像匹配算法，并进行详细的设计和实现。
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信 息 给 人 的 印 象 也 更 为 深 刻 ，因 此 图像 的 监 播 结 果 较 声 音 完整 ，而 且 在 只 有 视 频 图 像 没 有语 音 信 号 的 广 告 中同 样适用 （ 网络 中 的许 多广 告 大 多 没 有声 音 ） 。因此 ，在 利 用 计 算 机 进 行 实 时 监 控 的 过 程 中选 择 图像 信 息 作 为 切入
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视频广告监播中的图像 匹配方法研究
◎ 孔金生 梁培军 郑州大学电气工程学院
点 ，更 有 利于 全 面 实 现 实 时 监 测 。
在 基 于 图像 识 别 的智 能监 播 系统 中 ， 用 的图像 匹配 所 方 法 普遍 采 用 的 是 序 贯 相似 检 测 算 法 ，该 方 法是 基 于 灰 度 相 关 的 匹 配算 法 。基 于 灰度 相 关 的 匹配 算 法 是 一 种 对 待 匹 配 图像 的像 元 以一 定 大小 窗 口的灰 度 阵列 按 某 种 或 几 种 相 似 性 度 量 顺 次 进 行搜 索 匹配 的方 法 ［ 基于 灰 度 相 １ ］ 。
首 先从 待 配 准 的 图像 中提 取特 征 ， 相 似 性 度 量和 一 些约 用
束 条 件 确 定几 何 变换 ， 后 将 该 变换 作用 于 待 匹配 图像 。 最
２ 智 能 图像 识 别 的 原 理 及 构 成
１引言
随 着 电 视 和 网 络 事 业 的 蓬 勃 发 展 及 其 播 出 节 目内 容 的
关 的 匹配 能 够 获 得 较 高 的定 位 精 度 ． 是 它计 算 量 大 ， 但 难
以达 到 实 时性 要 求 ． 而且 一 旦 进 入 信 息 贫 乏 的 区域 ， 导 会 致 误 匹配 率 的上 升 。而 本 文 提 出 的基 于 图 像 边 缘 特 征 的 启 发 式 快 速 匹配 算 法 是 基 于 特 征 的 匹 配 方 法 ，该 类 方法
２ １关 键 帧的 提 取 ．
视 频 的 信 息量 比音 频 大很 多 ， 果 把视 频 广 告样 本 中 如 所 有 图像 信 息 都 作 为特 征 ，逐 点 和 监 播 视 频 信 号 作 匹配 对 比 ． 然 这 样 的计 算 量太 大 ． 际 应 用 起 来难 以满 足 实 显 实 时监 播 的要 求 。 因而 我 们 必 需 考 虑 如 何提 取 视 频 图像 的 特 征 ，既要 满 足 速度 要 求 ，又 要 满 足 精 确度 的要 求 。 关键 帧是 用 于 描述 一 个 镜 头 的 关键 图像 帧 ， 它通 常会 反 映一 个 镜 头 的主 要 内容 。关 键 帧 的 使 用 可 以 大 大减 少 匹配 的 计 算 量 ， 关键 帧 提 取 最 基 本 的 方法 主 要 有：基于 镜 头 边 界 法 、基 于 帧 图像 信 息 法『 基于 运 动 分 析 法【、基 ２ 】 ３ Ｊ 于 视 频 聚 类提 取 关 键 帧 Ｉ， 有 针对 特 定 视 频 类 型 的视 频 ４还 】 帧 提 取 算 法 ，如 基 于 图像 和 文 字信 息提 取 新 闻视 频 关 键 帧 而 对于 广 告 ．一般 每 条 广 告 的 时 间 比较 短 ， 以根 据 可
内 容 ， 视 广 告 的 内 容 ， 测 节 目的 播 出 时 间 、 放 质 量 ， 监 监 播
播 放 时 长 已经 成 为 相 应 管 理 部 门加 强 监 管 的重 要 手 段 。
由 此产 生 了广 告 行业 内 的监 播 系 统 。
随 着 计算 机 的飞 速 发 展 ，出 现 了 智 能 广 告监 播 系统 ， 目前 主 要 有 两 种：一种 是 基 于 声 音 识 别 的 智 能 监 播 系统 ； 另一 种 是 基 于 图像 识 别 的智 能 监 播 系统 。 对 而 言 人 类 相
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Ｄ 广播与 电视技术
２０ ０ ８年第 １ １期
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镜 头边 界 法 也 可 以间 隔一 定 的 时 间进 行 提 取 。 提 取 关键 帧 有 两个 目的 ： 是 希 望 用 它来 表 示视 频节 一 目的主 题 和 部 分 内容 而 不 是 动 态 的 细 节 ； 是 关键 帧 的 二 选取 可 以把 对 动 态 视 频 的研 究 转 变成 对 静 态 图像 的分 析 上 ， 问题 研 究 更 为简 化 ， 使 同时 还 可 利 用 图像 分 析 的 方法 从 关键 帧 中提 取 颜 色 、纹 理 和 形 状 等 特 征 作 为视 频 摘 要 数 据 库 索 引 的 数据 源 。
日益 丰 富 ， 繁荣 了传 媒 行 业 ， 为 电视 、网络 的广 告 产 既 也 业 提 供 了 广 阔 的 前景 。 同 时广 告 是 电视 台 和 网络 企 业 赖 以生 存和 发 展 的 经 济 基础 。随 着 电视 、网络 节 目的 增 多 ． 采 用现 代 化 的 手 段监 视 、记 录 、存 储 、 询 广 播 电 台 节 目 查
于 小 波 变换 的 图像 边 缘 检 测 算 法 的 研 究逐 渐成 为 图像 处
理领域的热点。
３ １ 传统 的 图像 边 缘 算 法 ．
传统 的边 缘 检测 就是 对 图像 各个 像 素点 进行 微分 或 求 二 阶 微 分 来 确 定 边 缘 像 素 点 。 一 阶微 分 图像 的峰 值 处 对 应 着 图 像 的 边 缘 点 ；二 阶微 分 图像 的过 零 点对 应 着 图像 的 边缘 点 。 据 数 字 图 像 的 特 点 ， 理 图像 过 程 中 常采 用 根 处 差 分 来 代 替 导 数 运 算 。常 用 的一 阶 微 分 算 子 有 ｒｂ 算 ｏ ｅｔ ｒ 子 、ｓ ｂ ｌ 子 、ｐｅ ｔ 算 子 ；二 阶 微 分 算 子 有拉 普 拉 斯 ｏｅ算 ｒｗｉ ｔ 算 子 和 ｌｇ算 子 。 ｏ 传 统 的 边 缘 检 测 方 法 由于 引入 了各 种 形 式 的 微分 运 算 而 必 然 引起 对 噪声 的极 度 敏 感 ， 执行 边 缘 检 测 的 结 果 常常 是 把 噪 声 当作 边 缘 点 检 测 出 来 ． 真 正 的 边 缘 受 到 而 噪 声 干 扰 而 没 有被 检 测 出来 。因 而对 带 噪 图像 来 说 ， 种 一 好 的边 缘 检 测 方法 应 具 有 良好 的 各种 噪 声 抑 制能 力 ， 时 同 又 有 完备 的边 缘 保 持 特 性 。