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视频信息的检索恃征及分析

时间:2015-01-30 12:39  来源:网站优化  作者:www.websitemgt.com  点击:
视频信息的检索恃征及分析 对于视频的外部特征信息,可以使用与音频、图像信息同样的处理方法,利用无数据标进行著录,形成文本数据库,以支持简单的初级检索。视频所描述的故事情节,也可进行文本转化,形成剧情简介或字幕文件,作为附加的检索对象提供语义
视频信息的检索恃征及分析
 
视频信息的检索恃征及分析
 
对于视频的外部特征信息,可以使用与音频、图像信息同样的处理方法,利用无数据标进行著录,形成文本数据库,以支持简单的初级检索。视频所描述的故事情节,也可进行文本转化,形成剧情简介或字幕文件,作为附加的检索对象提供语义级别的检索。但是,如音频、图像一样,基于视频本身结构的特征处理方式更能充分揭示视频信息本身的内容,可以为检索提供更加有效的匹配特征。
基于视频本身结构的特征处理方式,需要遵循视频结构逐层展开。这种处理方式通常使用统计学和逻辑学方法,来获得视频信息的统计特性和逻辑语义。
1)帧级
视频序列中的帧实际上是一幅静态图像,如果不考虑时间维度,独立地看待视频帧,可以利用图像特征的方法来处理,并用类似图像的检索方法来检索。
2)镜头和场景级
头和场景是两个不同的视频逻辑单元,前者由连续的帧组成,后者由相继或内容相似的镜头组姐成。因为二者之间具有包含的关系,因此可以放在一起讨论。
不同的镜头其帧构成大不一样,因而在视频处理上,需要识别出镜头的的变换,也称为“镜检测”。曲于镜头变换的方式不同,镜头检测的方法可以区分为基于切变的镜头检测和基于渐变的镜头检测两大类。
场景具有一定的语义,从叙事的观点来看,场景是在相同的地点拍摄的,因而具有相同的主题内容。场景检测是在镜头检测基础上实施的更高层次的一种视频处理,它主要基于头聚类来实现。有关镜头聚类的方法,既有不随视频类型变化的通用聚类方法,例如基于分割的方法、基于模式分类的方法等;也有针对特定视频类型的聚类方法,例如针对新闻节目的基于先验模型的方法、针对故事片的基于拍片规则的方法等。
对镜头和场景的内容进行摘要和表达,就可得到关键帧(代表帧)和关键对象,它们能够代表视频内容,具有概括性和总结性,便于用户检索时快速定位。关键帧的提取也是基于底图像特征(颜色直方图和运动信息)的时间变化。例如,选取一个镜头,把其包含的帧与起帧、始帧、结束帧逐一比较,若直方图发生显著变化,就被当作关键帧提取出来。另一种视频内的摘要模式是视频略图,这种类型的表现形式主要用于浏览。
3)视频级
视频级作为最高层次的视频内容,代表一个完整的视频故事和节目,它包含视频摘要、见频语义和一般属性描述。
视频摘要是从长视频中抽取出主要的内容,类似于文本摘要,这个过程需要进行高层次的内容分析。视频摘要的形式主要有:
(1)文字描述。文字描述可由人工加工输入,但基于内容的处理技术希望能够用程序方式自动实现。例如,可以让程序通过识别视频标题或视频中除其他注释文字获得。这种摘要形式也可理解为是一种视频注释(或注解)。
(2)静态视频摘要。静态视频摘要的结果就是提取一系列的关键帧,这些关键帧图像能够尽可能准确、尽可能多地表达这段视频的主要内容。由一幅幅关键帧图像构成的静态视频摘要,非常类似于一组幻灯片。
(3)动态视频摘要。动态视频摘要(或称为视频筛选)是指从原始视频中选取一些认为重的部分(包括声音和图像),是整个原始视频作品的动态浓缩。用户可以通过播放这些视频片段来了解整个视频序列的内容。


 
 
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