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基于小波神经网络的镜头检测

作　者: 周顺勇
导　师: 李雷
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 小波变换 镜头边界检测 帧间差异 神经网络
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


基于内容的视频检索技术是当今信息检索领域的一个研究热点,而镜头边界检测又是实现视频检索的前提。然而,由于镜头分割问题本身的复杂性,使得至今都没有任何一套镜头边界检测系统可以做到不仅仅性能可靠,而且适应性强。本文对其中基于小波变换与神经网络的方法进行了研究,在松散型小波网络的镜头检测理论方面做了有益的探索。归纳起来,本文的研究成果主要表现在以下几个方面:对直方图检测法进行了改进。首先对帧图像进行二维小波变换,然后对其低频部分进行RGB到HSV的空间转换,再运用分块直方图法得到帧间差异,然后综合窗口法和双阈值法进行镜头转换边界的判断。通过实验分析调整了镜头检测的自适应阈值参数,最后在对检测结果进行分析后加入了检测容忍度,进一步提高了检测的准确性。运用神经网络的自学习能力,实现了一种无阈值镜头检测法,解决了检测中不同类型的视频要用不同的阈值,且其相关参数选择困难的问题。在传统的帧间直方图差异和像素差的基础上,进行二次差运算,在很大程度上消除了渐变及其他因素对突变检测的影响,然后运用非相邻帧差和神经网络相结合对渐变进行检测,实验结果说明该方法对渐变检测取得了良好效果。由于对渐变转换进行分类检测的时候,往往要利用大量的帧间信息,所以计算量非常的大,检测速度慢,然而检测的效率却并不高,因此,先对各帧图像做小波变换,然后利用低频部分信息做分块直方图,计算帧间差和二次帧差及非相邻帧差,再由神经网络对这些特征值分类,做突变检测和渐变转换的粗检;其次计算各高频部分的边缘,提取帧间差,由神经网络判断淡化转换和融解转换。这一方法能很好地识别突变,对渐变中的淡入、淡出、融解也有较好的识别率。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-19
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 基于内容的视频检索技术的研究进展及现状  11-12
  1.3 镜头边界检测方法的研究进展及现状  12-17
    1.3.1 基本概念  13
    1.3.2 镜头边界检测算法  13-16
    1.3.3 镜头边界检测中的主要问题  16-17
  1.4 论文的主要工作和章节安排  17-19
第二章 视频镜头边界检测相关理论  19-31
  2.1 视频数据的层次  19-20
  2.2 镜头分类  20-22
    2.2.1 镜头转换类型  20
    2.2.2 镜头运动类型  20-22
  2.3 镜头检测中的特征  22-24
    2.3.1 像素特征  22
    2.3.2 直方图特征  22-23
    2.3.3 运动特征  23-24
    2.3.4 边缘特征  24
    2.3.5 基于信息论的特征  24
  2.4 小波理论简介  24-27
    2.4.1 小波的相关定义  25-26
    2.4.2 小波的性能指标  26-27
  2.5 小波神经网络  27-28
  2.6 小波变换和前馈神经网络之间的联系  28-30
  2.7 小结  30-31
第三章 基于小波变换和改进双阈值法的镜头边界检测  31-51
  3.1 引言  31-32
  3.2 二维小波变换  32-38
    3.2.1 Mallat算法及其信号分解与重构  32-35
    3.2.2 二维小波变换  35-38
  3.3 特征选取  38-41
    3.3.1 HSV颜色空间  38-39
    3.3.2 颜色空间量化  39-40
    3.3.3 颜色直方图  40-41
  3.4 镜头边界检测  41-42
    3.4.1 阈值的选择  41-42
    3.4.2 改进的双阈值比较法  42
  3.5 实验结果与分析  42-49
  3.6 小结  49-51
第四章 基于神经网络和二次差值法的镜头边界检测  51-64
  4.1 引言  51-53
    4.1.1 像素比较法  51-52
    4.1.2 直方图比较法  52
    4.1.3 二次差分法  52-53
  4.2 突变镜头边界检测  53-58
    4.2.1 BP网络结构和参数的选择  53-55
    4.2.2 样本的选择和网络训练  55-57
    4.2.3 实验结果与分析  57-58
  4.3 渐变镜头边界检测  58-62
    4.3.1 检测方法  58-59
    4.3.2 实验结果与分析  59-62
  4.4 小结  62-64
第五章 小波与神经网络镜头边界检测  64-72
  5.1 引言  64
  5.2 Hausdorff距离  64-67
  5.3 镜头边界检测  67-69
  5.4 实验结果与分析  69-71
  5.5 小结  71-72
第六章 结论和展望  72-74
  6.1 结论  72-73
  6.2 展望  73-74
致谢  74-75
参考文献  75-79
攻硕期间取得的研究成果  79-80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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