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基于内容的新闻镜头分类技术研究

作　者: 杨益铮
导　师: 苏育挺
学　校: 天津大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 新闻视频镜头边界检测镜头分类广告检测条件随机场
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

随着网络和计算机技术的高速发展,多媒体信息,特别是数字视频越来越多的进入人们的生活。如何对视频信息有效管理和利用,是摆在人们面前的重要课题。因此,在理解视频内容的基础上,建立视频的索引、浏览和检索等应用系统,提供给用户方便的视频内容获取方式就成为研究人员努力的方向。镜头作为视频中的结构单元,既可分割成为图像帧,也可组合构造成故事单元,因此在视频内容分析技术中,对镜头进行分析具有十分重要的作用。对视频中的镜头进行有效的分类,一方面,可以极大地缩短低层视觉特征与高层语义特征之间的“语义鸿沟”;另一方面,镜头分类还是视频摘要、索引、检索等视频管理和应用技术重要的支持和保证,具有十分重要的现实意义。新闻视频是内容结构性比较强的视频类型,本文针对新闻视频,设计了一种基于内容的镜头分类方法。该方法将新闻视频中的镜头分为主持人、记者、独白、广告、静态图像以及“其他”六个类型。其中,“其他”指新闻视频中除去另五类镜头后剩余的镜头。主持人、广告、静态图像和“其他”这四类镜头,根据其自身特点逐一检测。记者和独白镜头在新闻视频中是最难以区分的,为此,本文利用一种机器学习方法——条件随机场,将记者和独白镜头的分类转化为序列标注问题,并进行了实验,得到了不错的效果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-14
  1.1 课题介绍与研究背景  7-9
    1.1.1 课题的意义  7
    1.1.2 视频内容分析研究的发展  7-9
  1.2 新闻视频的结构化特征  9-13
  1.3 作者工作及论文安排  13-14
第二章镜头边界检测  14-25
  2.1 镜头的相关概念  14
  2.2 镜头边界检测算法综述  14-18
    2.2.1 基于像素的方法  15-16
    2.2.2 基于直方图的方法  16
    2.2.3 基于块匹配的方法  16-17
    2.2.4 基于边缘的方法  17
    2.2.5 针对压缩视频的算法  17-18
    2.2.6 其它方法  18
  2.3 改进的双阈值镜头边界检测方法  18-22
  2.4 实验结果及分析  22-23
  2.5 本章小结  23-25
第三章条件随机场  25-34
  3.1 序列标记问题  25-26
  3.2 隐马尔可夫模型  26-28
  3.3 最大熵马尔可夫模型  28-29
  3.4 条件随机场（CRFs）  29-32
    3.4.1 条件随机场的基本概念  29-30
    3.4.2 三种模型的比较  30
    3.4.3 CRFs参数的选取  30-31
    3.4.4 CRFs模型的训练与标注  31-32
  3.5 本章小结  32-34
第四章基于内容的新闻镜头分类  34-52
  4.1 相关的研究工作  34-35
  4.2 基于内容的新闻视频镜头分类  35-49
    4.2.1 广告镜头检测  37-40
    4.2.2 “其他”类镜头的检测  40-41
    4.2.3 静态图像类镜头的检测  41-42
    4.2.4 主持人镜头的检测  42-44
    4.2.5 基于CRFs的新闻独白镜头检测  44-48
    4.2.6 CRFs工具的使用  48-49
  4.3 实验结果分析  49-51
  4.4 本章小结  51-52
第五章全文总结  52-53
参考文献  53-56
发表论文和参加科研情况说明  56-57
致谢  57

基于内容的新闻镜头分类技术研究

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