一种基于内容视频检索中的镜头分割算法

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视频检索中一种改进的镜头分割方法

图像学理论，究图像帧节点连线对应权重大小，现视研实
段数字视频可以划分为几个场景，个场景可包含一个每
到多个镜头。一个镜头是～系列连续记录的图像帧，于用
表示一个时间段或相同地点连续的动作，数字视频检索是的基本单位，由摄像机一次摄像的开始和结束所决定；而
了检测的精度。基于互信息量的镜头检测方法更能反应视
１研究现状
频内容，现了一定的优越性。本文对基于互信息量的镜体
一
频镜头分割，镜头渐变的分割有很高的准确率。文献对
［］过子空间映射解决了不同媒质特征向量的异构性问８通
题，同时结合相关反馈中的先验知识，正不同模态多媒修体数据集在子空间中的拓扑结构，现跨媒体相关性度实
摘要：出了一种视频分割方法。该方法是在互信息量的基础上，设一个大窗口并对该窗口中视频帧进行初步提先的分析，出候选切变帧，得然后再以候选切变帧为中心设一个奇数小窗口，过候选切变帧亮度值和小窗口的平均亮通度值相除大于阈值就可认定为切变帧。该算法可以有效地防止闪光引起的干扰。实验表明，方法在镜头分割的查该

一种通过视频片段进行视频检索的方法

一种通过视频片段进行视频检索的方法彭宇新;Ngo Chong-Wah;董庆杰;郭宗明;肖建国【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2003(014)008【摘要】视频片段检索是基于内容的视频检索的主要方式,它需要解决两个问题:(1) 从视频库里自动分割出与查询片段相似的多个片段;(2) 按照相似度从高到低排列这些相似片段.首次尝试运用图论的匹配理论来解决这两个问题.针对问题(1),把检索过程分为两个阶段:镜头检索和片段检索.在镜头检索阶段,利用相机运动信息,一个变化较大的镜头被划分为几个内容一致的子镜头,两个镜头的相似性通过对应子镜头的相似性计算得到;在片段检索阶段,通过考察相似镜头的连续性初步得到一个个相似片段,再运用最大匹配的Hungarian算法来确定真正的相似片段.针对问题(2),考虑了片段相似性判断的视觉、粒度、顺序和干扰因子,提出用最优匹配的Kuhn-Munkres算法和动态规划算法相结合,来解决片段相似度的度量问题.实验对比结果表明,所提出的方法在片段检索中可以取得更高的检索精度和更快的检索速度.【总页数】9页(P1409-1417)【作者】彭宇新;Ngo Chong-Wah;董庆杰;郭宗明;肖建国【作者单位】北京大学,计算机科学技术研究所,北京,100871;北京大学,文字信息处理技术国家重点实验室,北京,100871;香港城市大学,计算机科学系,香港;北京大学,计算机科学技术研究所,北京,100871;北京大学,文字信息处理技术国家重点实验室,北京,100871;北京大学,计算机科学技术研究所,北京,100871;北京大学,文字信息处理技术国家重点实验室,北京,100871;北京大学,计算机科学技术研究所,北京,100871;北京大学,文字信息处理技术国家重点实验室,北京,100871【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.利用等价关系理论进行视频片段检索的方法 [J], 赵亚琴;周献中;何新2.一种基于SimHash的海量视频检索方法 [J], 楚敏南;罗新高;白煜华;3.通过例子视频进行视频检索的新方法 [J], 庄越挺;刘小明;吴翌;潘云鹤4.一种基于内容相似性的重复视频片段检测方法 [J], 刘守群;朱明;郑烇5.基于视频片段的视频检索 [J], 胡振兴;夏利民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

适用于视觉媒体检索的视频镜头分割算法

第２７卷第５期２１００年５月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏＶｏ．１２７Ｎｏ．源自５Ｍａ２０ｖ０１
适用于视觉媒体检索的视频镜头分割算法术
２ｎｔｕｅｏｅｉｏｄｃｒ，ｈｎｓｃｄｍｃｎｅ，ｅｉ００３ｈｎ）．ＩｓｔｔｆＳｍｃｎｕｔｓＣｉｅａｅｙｏＳｉｃｓＢｉｎ１０８，ＣｉａｉｏｅＡｆｅｊｇ
Ａｂｓｒｔ：Ｔｈｅｐｐｒａａｙｅｈｒｂｅｅａｅｏｖｉｕａｄａｒｔｉｖｌｏｈａｉｆｃｎｅｔ．ＴｈｅｄｉｃｓｏｅｏｔｔａｃａｅｎｌｚｄｔｅｐｏｌｍｓｒｌｔｄｔｓｌｍｅｉｅｒｅａｎｔｅｂｓｓｏｏｔｎｓｓｕｓｉｎｓｔｆｒｈｆｏｍｈｒｔｅＰＨＣｆＭＤＳ，ｎａｙｅｉｅｓ，ｓｏｓａｎｍａｅｎｈｉｈ— ｉｅｉａｐａｅ，ｎｔｅｏＢＩａｌｚｄｖｄｏｈｔｄｉｇｓｉｇｄｍｎｓｏｎｌｓｃａｄａｔｍｐｔｄｔｘｍｉｅｔｔｒｇ — ｅｏｅａｎｈｅｈｅｅｏｅｎｉｙｂｅｗｅｎｄｆｅｅｔｖｓｌｍｅｄａｉｈｅｐｒｐｃｉｅｏｕｐａｅ，ｔｓａｒｖｎｈｅｃｎｃｕｓｏｈｉｕｌｍｅｉｅｒｅａｅｔｔｅｉｒｎｉｕａｆｉｎｔｅｓｅｔｖｆｓｂｓｃｈｕｒｉｉｇａｔｔｏｌｉｎｔａｔｖｓａｄａｒｔｖｌｉｓｕｄｆｒｔｏｌｔｃｌｈｓｕｆａｎｌｚｎｈｉｔｎｃｅｗｅｎｄｏｓａｕｂｐａｅａｄｃｍｅｕｐｗｉｈａｌｏｉｈｏｈｔｈｏｌｉｓｆａｌａｋｅｔｅｉｓｅｏａｙｉｇｔｅｄｓａｅｂｔｅｔｎｄｓｓｃｎａｔｎａｇｒｔｍｆｓｏ

一种视频镜头边界检索方法及其应用

一种视频镜头边界检索方法及其应用摘要：提出了一个基于关键区域色彩矩阵的视频镜头检测方法，详细地描述了这种方法的原理，并比较了该方法与其它方法的优缺点，最后阐释了该方法在视频内容检索系统中的运行策略。

关键词：关键区域；色彩矩阵；镜头边界检测；视频检索1研究背景随着信息传播工具的迅速发展，视频已经渐渐取代文本、图像成为人们日常生活中获取信息的一个主要途径。

由于视频信息数据量大、分辨率不统一、编码多种多样等特点，制约着基于视频内容检索的发展。

因此，如何提高视频内容检测的准确度与效率，成为视频内容检索关注的问题。

为了对视频内容进行有效的组织，需要将视频分解为一个个基本单元，而一般认为视频的基本物理单元是镜头，一个镜头由一组摄像机连续拍摄得到的时间上连续的若干帧图像组成。

镜头的自动分割是视频结构化的基础，也是视频分析和视频检索过程中的首要任务，镜头分割的好坏将直接影响到更高一级的视频结构化以及后续视频检索的效果。

2传统的镜头边界检测方法及其优缺点传统镜头分割的主要思想为依据两帧图像的特征值的差值与给定阈值进行比较，如果差值大于给定的阈值，说明两帧的特征变化较大，判定两帧为不同的主题。

在此两帧之间进行镜头分割；如果差值小于给定的阈值，则说明两帧的特征变化较小，判定两帧为同一主题，继续进行下两帧的比较。

这种方法用公式表示为：D（In，In+m）＞T（1）（1）式中：In表示视频片段中第n个帧的内容，In+m表示视频第n+m个帧的内容。

T为划定镜头边界的阈值，T一般根据实验经验来确定。

计算两帧差异D的方法可以分为两类：一类是基于图像的色彩特征计算帧间差异的方法；另一类是利用图像的形态信息计算帧间差异的方法。

基于形态特征的方法原理是首先计算出第n帧和第n+m帧的形态特征，如边缘特征、角点特征、纹理特征等，然后比较两帧在形态特征上的差异。

该方法需要计算图像形态特征，时间复杂度较高，并且对画面的分辨率比较敏感，因此目前该方法应用较少，处于发展阶段。

一种基于内容视频检索中的镜头分割算法

正确序列来源总帧数漏检数查全率准确率变数检测数bmw广告片27109996359795怪物公司一20952827l396490怪物公司12482020o310087梁jjf伯与祝英台动画148i222ll3955小计平均753416916451497921表2渐变检测的实验结果正确序列来源总帧数漏检数查全率准确卒变数检测数牛津网站风景847550l100833测试序列casablanca1436lo9ll9090小计乎均22831514l29338754总结主要介绍了视频检索的核心技术视频镜头的检测重点提出了基于已经计算得到的帧间差为基础的双重窗口检测算法实现了切变的检测
要的媒体类型在人们的生活、教育、娱乐等方面日益成为不可或缺的信息载体。但是由于视频非结构化的数据格式、巨大的数据量以及表现内容的不透明等缺点，使得对视频数据的管理和分析都相当困难。而从大量视频数据中找到自己感兴趣的相关视频片段己成为一种迫切的需求。这一技术就是目前人们普遍关注的基于内容的视频检索技术（ＢＣ—
关键词：头分割；镜切变检测；变检测；渐双重窗口检测；ＢＲＣＶ中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ
０引言
随着多媒体技术和网络技术的迅速发展，现代计算机技
致错误的场景切换检测。基于边缘方法的基本思想是在镜
基于边缘的方法【和基于模型的方法等４３Ｊ种。直方图法使
用像素亮度和色彩的统计值，考虑像素的位置信息，不抗噪声能力较强，但有时会漏掉场景切换。模板匹配法严格地区分像素的位置，噪声、对镜头和物体的运动非常敏感，易导容

基于内容的视频检索

基于内容的视频检索技术1、什么是基于内容的视频检索技术视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。

视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。

2、需要使用哪些技术一、视频镜头检测技术。

由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。

对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。

镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。

镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。

二、关键帧提取技术。

检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。

镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。

3、基于内容的视频检索技术的现状基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。

索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。

用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。

基于内容的视频检索技术

２关键技术．镜头分割视频流中的镜头，是由时间连续的视频祯
结合起来，以描述视频节目中有语义意义的事件或活动。这个工作称为镜头聚类。（）于分割的方法。从一般的角度来看，镜头１基聚类也可看作一个视频分割问题、与镜头的时域分割不同，这里不是也不能完全按时间轴进行切割，因为镜头聚类中镜头并不一定在播放时间上连续。可以凭借助突变或渐变检测将视频分成一系列镜头，再根据内容的相关性结合镜头形成聚类。（下转９页）６
随着多媒体技术的发展和信息高速公路的出现，数字视频的存储和传输技术都取得了重大的进展。视频检
索就是要从大量的视频数据中找到所需的视频片断。传
统的视频检索只能通过快进和快退顺序的方法人工查找，因而是一件非常繁琐耗时的工作，这显然已无法满足多媒体数据库的要求。用户往往希望只要给出例子或特征描述，系统就能自动地找到所需的视频片断点，即
基站１间的距离；ｄ２之０是基站０与基站２间的距离；ｄ之。是车载终端与基站０之间的距离；ｄ是车载终端与基站１ｌ之间的距离；ｄ是车载终端与基站２间的距离。根据２之
效集成各种物流要素的物流信息平台，可以为物流服务供应商、货物制造商和货主提供统一高效的沟通界面，
二、内容
１视频数据．
１１频数据的结构．视
图像方式则采用基于运动向量的参数模型，利用图像技
术获取运动向量，从而建立模型。（）局部运动向量２检测。视频中的局部运动指场景中的目标运动，它可看
描述视频（包括描述它的元数据）可从以下３方面个

视频检索中的视频镜头分割技术

列。由于镜头的突变和渐变具有一定模式。可对二进制序列进行视频镜头分割是基于内容的视频检索的第一步．是随后的模式判别．便可以检测镜头的突变与渐变。关键帧的提取、场景聚类和基于内容的查询的基础。镜头分割的（）统计判决机制５准确性将直接影响到后续处理的效果。因此，视频镜头的分割技该方法建立一个统计判决模型．其推导出的判断可使镜头术是基于内容的视频检索的关键技术。从一开始就得到广泛的监测错误率降到最低．但计算复杂度很高。（）其它判断机制。６研究．取得了丰富的研究成果。并本文介绍了目前镜头分割的主要研究方法．对目前主要的典型镜头分割算法进行了介绍和分在实际应用中，除上面常用的判断机制外，还有很多判断机制。同的判断机制产生不同的镜头分割效果。不如基于数学模型析．最后指出当前镜头分割的主要研究方向。１视频镜头分割．的判断机制ｆ１基于学习的判断机制等。３、段视频流从上往下可分为视频、事单元、景、头、２２面向ＭＥ故场镜．ＰＧ压缩域镜头变换检测方法帧。视频常常是通过镜头连接而成的，通过镜头的变换来表示不ＭＰＧ标准是现在广泛运用的国际视频压缩标准．从目前Ｅ同的内容。镜头变换是指一段连续视频图像序列转换到另一段的研究的情况来看．基于压缩的视频分析方法都是在解码和反连续视频图像序列，为突变和渐变（入，出、分淡淡隐现、入）量化后的基础上展开的。滑。主要的方法有两类：一类是对压缩视频突变是一个镜头直接转换为下一个镜头．中间没有时间上的延进行全局或局部解压．得到的视频子集上．用非压缩的镜头在采迟渐变是前一个镜头慢慢地转换为下一个镜头，加入了一些空分割方法进行镜头变换识别．如基于ＤＣ图像序列的镜头分割。间和时间上的编辑效果。镜头的分割或称景物变换探测（ｏｎ另一类是根据运动矢量的统计特性和ＤＴ变换的ＤＣ系数进行ＳｅｅＣＣａｇｅｃｏ— Ｃ，ｈｎｅＤｔｔｎＳＤ）ｅｉ就是根据镜头变换的不同特征把视频分镜头分割割成一个个独立的语义单元。因此镜头变换的检测是镜头分剖基于Ｄ图像序列的镜头分割方法首先从被压缩的图像中Ｃ的前提。部分解压提取出ＤＣ图像．Ｃ图像只有原始图像大小的１４Ｄ／．６２镜头变换的检测方法．但它保留了原来图像的基本信息．用于原始图像场景处理的全般来说，镜头变换的检测方法可以分为两类，即面向非局特性也可用于ＤＣ图像．对分析的准确性也不会造成大的影压缩域镜头变换识别的方法、面向压缩域镜头变换识别方法。响，可供选择的算法较多。２１面向非压缩域镜头变换检测方法．基于运动矢量的统计特性和ＤＴ变换的ＤＣＣ系数进行镜头面向非压缩域镜头变换识别方法．可以简单地归纳为帧问变换识别，主要是利用ＭＰＧ流中的ＩＰＢ帧在发生镜头转换Ｅ、、特征差异度量＋种判断机制的方法。某时表现出的不同特征进行镜头边界判断。２１１帧间特征差异的度量．．３主要的典型算法．不同的特征对于检测不同类型的镜头变换具有不同的作３１基于像素差的算法ｆ１．４用，所以选择哪种特征向量进行度量是镜头正确分割的基础。常基于像素差的算法是指对连续两帧图像的相同位置的像素用的度量特征有帧间灰度，颜色、图像的边缘、度或色度直方灰度值或颜色值进行比较，亮并计算各灰度差或颜色差的总和。帧图、运动矢量等。问差的公式如（— ）：４１式ｘ＜Ｍ Ⅳ 一１２１．．断机制２判（，＝＾）：，，）（，）ｆ（ｙ一Ｙｌ（）固定阈值机制１ｏ（－）４１这种方法在视频中设置一个固定的阈值．来确定镜头变换Ｍ，Ｎ为图像的大小，表示第ｉ，（，表示第ｉｘ）Ｉｉ帧Ｉｘ）ｙ帧（，位ｙ的情况，当帧间差异大于设定的阈值时，则认为发生镜头变换。置的像索值。当ｄｉ大于阈值Ｔ时，ｇＩ，则认为发生镜头转换。（）双阈值机制２用这种方法进行图像差别的计算对噪声和物体运动十分敏这种方法设置两个阚值Ｔ和Ｔ（ＩＴ）分别是镜头突变感，１２Ｔ＜２．物体和摄像机的任何移动都会使帧间差明显增大．而导致从和渐变的阈值。首先用较低的阕值Ｔ来确定渐变过程的起始误检测ｌ帧。如果两连续帧的帧间直方图差Ｄ满足Ｔ（＜２则被认为３２基于颜色直方图的算法１ＤＴ．．是可能的渐变的开始。这时就开始进行帧问直方图差累计Ｐ的由于一个镜头内相邻帧之间的内容变化不大．颜色直方图计算，至满足Ｐ个直＞２且ＤＴ时，＜１则认为是渐变的结柬。具有相似性．可利用直方图的相似性来判断两帧之问是否有镜（）自适应阈值机制３头变换。自适应阈值机制是指在视频流时间轴的不同时段或时刻自若两帧图像Ｉ和Ｉ的直方图为Ｈ和Ｈｉ｛１则帧间颜色直方图动的选择适合该时段或时刻的阈值。来进行镜头边界的判断如的差值计算方法如（— ）：４２式丝果在某时段或时刻的帧间差大于该时段或时刻的阈值、则认为ｄ（，＝＾乃）ｆ（）｜一ＨｊＩｌＨ，ｆＩ（）Ｊｆ发生镜头转换。ｋＯ＝（－）４２（）聚类／｝聚类机制。４桴糊Ｎ表示颜色量化的级数，；）Ｈ（为第１帧第ｋ颜色等级的直Ｉ【；该方法根据视频模糊聚类后得到的各帧属于明显变化ｒＣ方图。ｄＩ０于阚值Ｔ时，认为发生镜头变换。Ｓ１（１大，则和非明显变化（Ｓ）ｉＮＣｉ类场景的隶属度．ａ把视频表示成二进制序直方图法使用像素亮度和色彩的统计值，抗噪能力比较强。

基于内容的新闻视频故事分段和检索

《ｏｌｇｏＣｍｐｔｃｎｅＴｃｎｌｇ，ＷｕａＣｌｅｆｏｕｅｉｃ＆ｅｈｏｏｙｅｒＳｅｈｎＵｎｖｒｉ，Ｗｕａ４０７）ｉｅｓｔｙｈｒ３０２ｔ
【ＡｂｔａｔＴｓｒｃ地ｌａｔｌｒＵｅｎｓｔｅｂｓｔｃｕｅｏｅｉｅａａａｅｙｔｍ．ｎｈｎｉｔｏｕｅｈａｉｉｅｓｏｅｒｉｅｆｓｙｄｆｅｈ￣ｉｓ￣ｔｒｆｎｗｓｖｄｏｄｔｂｓｓｓｓｅｃｉｉｃａｄｔｅｎｒｄｃｓｔｅｂｓｄａｆｋｙｃ
新闻节目是以ＭＰＧ—格式存放在文件系统里的视频文件；Ｅｌ第２个接口是查询浏览接口，通过这个接口，用户可以直接
浏览感趣的新闻故事片段或关键帧，也可以输入查询关键词来检索特定内容的视频新闻。新闻视频数据库系统定义了３＂４关系数据库：第１个是新闻故事数据库，它存放的是新阿视频文件通过新闻故事分段模块分段过后的一个个相对独立的新闻故事和被分割的场景及镜头，它可以直接被输出浏
选择：一是到图书馆去检索一堆呆板的文本新闻，二是在电视台一堆录像带或是光盘里手工进行查找。这是传统视频数据的无序性所造成的．因为视频数据在磁带、光盘中均按先后关系存放．但这仅仅适合于娱乐消逢中溯览方式操作．用于其他目的的分析和搜索就很不方便。视频数据的最大颗粒度是整个文件，最小颗粒度是单个帧，中间没有自然的过渡层欢，要在视频新闻中查拽感趣的内容除了线性、单谰的快进快退别无他法。所以这就造成了新闻节
ｔｃｉｕｅ：ｔｘｅｈｎｑｓｅｔ￣ｌａｔｎｎｐｅｃｅ￣ｎＲｉｎ，ｅｃｔｒａｌｅｉｉｏｓｏｒｅｍｅｔＬｏｄｒｔｉｖ１ａｔｔｇｖｓｔｅｔｐｉａｒｃｉａｄｓｅｈｒｏｃｏｔ．ＩｅｉｓＩｚ￣ｗｓｖｄｅｔｙｓｇｎａｉｎａｎｅｒｅａ．Ａｔｌｓ．ｉｉｅｈｙｃｌ

基于内容的视频检索技术

基于内容的视频检索技术综述[摘要]随着多媒体技术及计算机网络技术的迅速发展,多媒体已广泛地应用于如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等多个领域。

数字视频的传播也变得越来越容易,数字电视、多媒体广播、视频会议已经开始逐步走入人们的日常生活中,视频也己经逐渐成为人类信息传播的主流载体之一。

当今,人们面临的问题已不再是视频内容的匮乏,而是面对浩如烟海的视频信息,如何快速、有效地找到自己需要的内容,已经成为了迫切的需求。

故本文分析了现有的视频检索理论框架,对以文字信息为主要特征的视频检索系统关键技术进行了研究。

[关键词] 基于内容的检索;视频检索技术;检索系统随着多媒体技术和网络技术的飞速发展,视频在多个领域得到广泛地应用。

对这些海量的而且包含大量非结构化信息的数据进行组织、表达、管理、查询和检索成为迫切的需求。

因此基于内容的视频检索成为近年来研究的热点。

1、研究背景自 20 世纪 90 年代以来,随着多媒体技术及计算机网络技术的迅速发展,多媒体已广泛地应用于如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等多个领域。

数字视频的传播也变得越来越容易,数字电视、多媒体广播、视频会议已经开始逐步走入人们的日常生活中,视频己经逐渐成为人类信息传播的主流载体之一。

当今人们面临的问题已不再是视频内容的匮乏,而是面对浩如烟海的视频信息,如何快速、有效地找到自己需要的内容,已经成为迫切的需求。

当用户希望从浩瀚的视频数据库中检索感兴趣的资源时,却发现传统的基于关键词的数据库检索方法难以实现。

其主要原因在于:一方面,在许多情况下很难用一个或多个关键词来充分描述视频中的丰富信息,而且这种描述也存在很大的主观性;另一方面,用户很难将其需求清晰地表达出来,而且这种表达和媒体自身的描述也存在很大差异。

为了实现对视频等多媒体信息的有效检索,人们开始研究视频中包涵的“内容”。

因此,基于内容的视频检索技术应运而生,并成为一个新的研究领域。

一种基于镜头内容的视频检索系统设计与实现

镜头和渐变镜头，有较高的查全率和查准率。对视频具在
其显著技术特色包括：多种特征提取方法，多种基于
内容检索方法，使用自组织神经网络对复杂特征度量，建
立基于内容索引的新方法以及对多媒体信息进行模糊检
索的新技术［６３。
２国内外已有视频检索系统简介
１）Ｖｉｇｒｅａ
Ｖｒｅｉｇ是一个视频系统原型闭其特色在于一个强大ａ，编辑器，计算机首先对视频进行预处理，通过语音识别和
３本系统的设计实现
提出了全新的基于视觉特征和时空关系的查询技术唧。
３）ＷｅＳｂＥＥＫ
该系统的创新之处在于它能够有机地结合文本和视觉特征来提供对图像／视频的查询和分类【４］。
４ｎｏｍｅｉｌ）ＩｆｒｄａＩ
索倘处于起步和发展阶段【ｌ】。当前的研究重点在与视频
特征相关的各个方面，镜头分割、征提取、头语义如特镜描述、频检索算法等，究的难点主要集中在视频的底视研
ＩｆｍｄａＩｎｏｅｉｌ利用语音识别、ｒ图像理解和自然语言处理技术的组合，自动将视频档案（ＮＣ新闻）成具可如Ｃ分
【ｙｗｒｓｉｅｔｅａ；ｅ－ｄｐｉ；ｈｔｄｔｃｏ；ｈｔｌｓｃｔｎＫｅｏｄ】ｖｄｏｒｒｖｌｓｌａａｔｅｓｏｅｅｔｎｓｏｃａｉａｏｅｉｆｖｉｓｆｉｉ

基于内容的视频检索

基于内容旳视频检索
1
主要内容
问题旳引入国内外研究现状基于内容旳视频检索简介视频构造旳分析关键技术视频检索和浏览目前研究中存在旳问题及将来旳发展趋势
2
一、问题旳引入
近年来，数字视频信息出现了飞速膨胀，新旳视频应用，如数字图书馆、视频点播、数字电视等，已经为越来越多旳人所接受和熟悉。
在运动量取局部最小值处选用关键帧，它反应了视频数据中旳一种“静止”特点，视频中经过摄像机在一种新旳位置上停留或经过人物旳某一运动旳短暂停留来强调其主要性。光流光流场
40
首先经过Horn-Schunck法计算光流，对每个像素光流分量旳模求和，作为第k 帧旳运动量M(k)，即
其中 Ox(i,j,k)是k帧内(i ,j)像素光流旳X分量，Oy(i,j,k)是k帧内像素(i,j) 光流旳Y分量。
44
颜色特征
颜色是图像最明显旳特征，与其他特征相比，颜色特征计算简朴、性质稳定，对于旋转、平移、尺度变化都不敏感，体现出很强旳鲁棒性。
颜色特征涉及颜色直方图、主要颜色、平均亮度等。
45
其中利用主要颜色和平均亮度进行图像旳相同匹配是很粗略旳，但是它们能够作为层次检索措施旳粗查，对粗查旳成果再利用子块划分旳颜色直方图匹配进行进一步旳细查。
8
三、基于内容旳视频检索简介
我们需要研究旳是，信息检索系统怎样适本地表达用户所要求旳内容，并在视频数据库中找出符合这个查询要求旳信息返回给用户。
Content-Based Video Retrieval,CBVR 根据视频旳内容和上下文关系，对大规
模视频数据库中旳视频数据进行检索提供这么一种算法：在没有人工参加旳
9
目前，基于内容旳视频检索研究，除了辨认和描述图像旳颜色、纹理、形状和空间关系外，主要旳研究集中在视频分割、特征提取和描述（涉及视觉特征、颜色、纹理和形状及运动信息和对象信息等）、关键帧提取和构造分析等方面

一种工程化的实时镜头分割算法

维普资讯
电信技术研究
２０第４期０７年
一
种工程化的实时镜头分割算法
刘生贵凌培刚路友荣
摘要：通常单独用一种特征难以有效地区分视频序列中的镜头边界与非镜头边界，从而难以实现对各种视频序列中、各种类型镜头边界的有效检测。本文在工程化应用的基础上，通过统一镜头边界的检测尺度，并通过融合图像的ＨＳ颜色直方图和ＶＥＤＨ边缘纹理两种特征的差值，实现了基于图像的镜头边界的有效检测。在工程化的应用过程中表明，该算法在满足高性能指标和低计算机资源消耗的要求下，能实现对各种不同内吝视频序列中不同类型镜头边界的有效检测，并满足不同应用背景的需要，具有通用性。关键词：镜头分割特征融合视频浏览视频检索
通过大量实验，选择提取速度快且能够较好描述图像视觉特征的图像全局颜色直方图特征ＨＳＶ和描述图像边缘分布情况的纹理特征ＥＨＤ，用这两种特征作为描述视频图像的视觉特征。
２１Ｖ全局颜色直方图．．ＨＳ１
ＨＳＶ颜色直方图描述了图像颜色的全局分布情况，图像的旋转和伸缩不敏感。对提
１引言
伴随着计算机、互联网和数字媒体技术的迅速发展与普及，视频信息浏览与检索在
日常生活中变得越来越重要。一段有意义的视频通常由图像、镜头、镜头组、场景和视频五个层次组成【。其中，镜头是构成视频序列的基本逻辑单位，也是实现视频信息浏ｊ】
览与检索的基础。
４０
文本作者在从事镜头分割技术的工程化应用过程中，研究出了一种能满足上述标准和要求的工程化实时镜头分割算法，该算法通过统一镜头边界的检测尺度，并通过融合图像ＨＳＶ颜色直方图和Ｅ边缘纹理两种特征的差值，实现了对各种不同类型镜头边界ＨＤ的有效检测。在工程化应用过程中表明，该算法在满足高性能指标和低计算机资源消耗

视频镜头分割方法综述

视频镜头分割方法综述魏玮;刘静;王丹丹【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)001【摘要】视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一。

对五种常用的视频分割算法作了综述，包括像素法、直方图法、X2直方图法、X2直方图分块法、边缘轮廓变化率法，并详细介绍了各种算法中的帧差异值的计算以及介绍了了他们的优缺点，并且通过实验分析对各种算法进行了比较，五种算法的优缺点实验中得到了很好的体现。

%Partitioning a video sequence into shots or detecting shot change is one of the key techniques in video indexing. This article summarizes some commonly used methods for partitioning video into shots which are pixel level-based methods, histogram methods, X2 histogram methods, X2 block histogram methods, edge silhouttee rat of changing mathods, and detailedly introduces various algorithms of frames difference value calculation, and introduces the advantages and disadvantages of them, and the results of these algorithms are compared through the experiments, the advantages and disadvantages of Five algorithm at the experiments are very well reflected.【总页数】4页(P5-7,69)【作者】魏玮;刘静;王丹丹【作者单位】河北工业大学计算机科学与软件学院，天津 300130;河北工业大学计算机科学与软件学院，天津 300130;河北工业大学计算机科学与软件学院，天津 300130【正文语种】中文【相关文献】1.视频镜头分割算法综述 [J], 刘艳红2.视频镜头分割技术综述 [J], 孙利涛;杨雷3.基于双重检测的视频镜头分割方法 [J], 杨瑞琴;吕进来4.视频检索中镜头分割方法综述 [J], 刘政凯;汤晓鸥5.基于镜头分割与空域注意力模型的视频广告分类方法 [J], 谭凯;吴庆波;孟凡满;许林峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于内容的视频检索中的镜头分割技术

摄取的一段画面的总和；在后期编辑时，镜头是两个剪辑
点间的一组画面；在完成片中，一个镜头是指从前一个光
一
觉成为人类接受外界信息的重要来源，其中，图像视频信息是视觉信息的主要表达方式，它所包含的信息量也是海量的，远远超过了文本、图片等数据格式。图像视频在具
体、生动、确切、高效等方面有许多优点，由于这些特点
学转换到后一个光学转换之间的完整片段。场景是指电影、戏剧作品中的各种场面，由人物活动和背景等构成。连续的图像变化每秒超过２４帧（ｆｒａｍｅ）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这种连续的画面叫做视频。视频序列由数个视频场景组成，通常指单独的某个视频文件或者视频片段。场景通常由一个或者多个镜头构成。镜头由多个连续的图像帧构成。图像帧指单幅静态的图像，是构成视频文件的最小单位。在播放视频时，定格时的每一个画面就是一个图像帧。摄像机拍摄物体时产生的一段连续图像就是镜头，由多个帧组成。拍摄对象运动、光源亮度变化或摄像头运动等都能引起镜头内部图像发生变化。场景是连接视频底层
得尤为重要。
关键词：视频检索；镜头分割；镜头渐变；镜头突变中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－２３７４（２０１３）１３－００８５－０２

基于内容检索的视频分割技术的研究

基于内容检索的视频分割技术的研究
吴四清，国平，张葛镜
（中师范大学电信系，华湖北武汉４０７）３０９
摘要：频分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。视目前，频分割已从基于视
镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。文章介绍了基于内容的时域及空域视频分
维普资讯第１４卷 Nhomakorabea第５期
电脑与信息技术
Ｃ０ＭＰＵＴＥＲＡＮＤＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖ０．４１１ＮＯ５．ｏＣ．２０６ｔ０
２００６年１０月
文章编号：０５１２（０６０ — ０９０１０ — ２８２０）５０１ — ３
异的视频对象分割算法。
ｔｅａ）ｒｖ日渐成为多媒体数据库查询和检索的发展ｉ１趋势，它根据媒体对象的语义、征等进行检索，特
其中基于内容的视频检索ＣＶ（ｏｔｔＢｓｄＢＲＣｎｅ — ａｅｎＶｄｏＲｔｅａ）目前ＣＲ研究的热点。ｉｅｅｉ１是ｒｖＢ视频检
１基于对象的视频分割
１１基于变化检测的分割．基于变化的分割技术检测决策空间中的不连续位置，包括空域检测变化方法和时域检测变化方法。空域变化检测分割技术检测灰度级、颜色、
索要求在大量的视频数据中找到所需要的视频片断，由于视频内容多、杂，图像的检索方法有复与很大的差异，因此对视频的检索十分困难。视频是

视频检索常用的镜头分割方法的研究

ＬＮＣＳ３７８６，２００５：１０７２ —１０８２
阈值，这种情况会导致检测结果的不精准。
从现阶段的研究发展来看，镜头分割的研究主要有以下几点：１）阈值的设定。可以考虑自适应阈值的算法
［５】ＺＡＢＨＩＲ，ＭＩＬＬＥＲＪ，ＭＡＩＫ．Ａｆｅａｔｕｒｅ — ｂａｓｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｃｌｓａｓｉｆｙｉｎｇｓｃｅｎｅｂｒｅａｋｓ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１３ — ０３－１０］．ｈｔｔｐ：／／ｗｅｎｋｕ．
牌湖
［３］成勇，须德．一种自动选取阈值的视频镜头边界检测算法［Ｊ］．电子
［４］ＫＩＭｓ，ＢＹＵＮＪ，ＷＯＮＣ．ＡｓｃｅｎｅｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＨ．２６４／ＡＶＣ［Ｊ］．
６６ — ６７．
［１３］洪夏俊，夏殿松．基于Ｈ．２６４／ＡＶＣ压缩域的实时视频镜头分割算法［Ｊ］．电脑知识与技术，２００９（４）：９４４＿９４Ｊ６．
［１４］李向伟，李战明，张明新，等．基于内容的视频镜头检测技术［Ｊ］．电
：大适用性。
［６］孙利涛，杨雷．视频镜头分割技术综述［Ｊ］．山东轻工业学院学报，

基于镜头内容变化率的关键帧提取算法_丁洪丽

—225—基于镜头内容变化率的关键帧提取算法丁洪丽，陈怀新(中国电子科技集团公司第十研究所，成都 610036)摘要：针对含有运动目标的视频采用单一阈值提取关键帧时易出现漏检或冗余的情况，提出基于镜头内容变化率的关键帧提取算法。

根据镜头相邻帧差和与镜头平均邻帧差的变化特点定义镜头内容变化率，由该变化率确定关键帧提取的高、低阈值，实现自动提取一到多帧关键帧。

实验结果表明，该变化率对视频帧的内容变化有较好的描述能力，提取的关键帧具有很好的代表性。

关键词：视频检索；关键帧提取；镜头内容变化率；镜头平均邻帧差Key Frame Extraction Algorithm Based on Shot Content Change RatioDING Hong-li, CHEN Huai-xin(The 10th Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Chengdu 610036)【Abstract 】A key frame extraction algorithm based on Shot Content Change Ratio(SCCR) is proposed against miss or redundancy when using single threshold to extract key frames from video with moving objects. Shot Content Change Ratio is defined according to the variation of the sum of shot adjacent frame difference and the average shot adjacent frame difference. High and low thresholds are determined by the ratio, and a single or several key frames can be extracted from a shot. Experimental results show that this ratio can better describe video frames’ content change and key frames extracted are representative.【Key words 】video retrieval; key frame extraction; Shot Content Change Ratio(SCCR); average shot adjacent frame difference计算机工程ngineering 第35卷第13期Vol.35 No.13 2009年7月July 2009·多媒体技术及应用· 文章编号：1000—3428(2009)13—0225—03文献标识码：A中图分类号：TP3121 概述关键帧提取技术是实现基于内容的视频检索(Content- Based Video Retrieval, CBVR)的关键技术之一，在镜头分割以后，为给用户提供方便快捷的浏览和检索，一般要进行镜头关键帧(key-frame)的提取工作。