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多源新闻视频中相似关键帧分析研究
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科技大学多媒体研究与开发中心,湖南长沙410073, [2]国防科技大学理学院,湖南长沙410073
  • 相关基金:国家“八六三”计划项目(2006AA012319)资助;国家自然科学基金项目(60473117)资助.
中文摘要:

分析不同来源视频中关键帧的相似度是新闻视频分析与组织中一项重要的支持技术,当前工作直接利用图像匹配分析方法进行研究,而没有充分结合新闻视频本身的特点和特定的需求,因此存在种种局限.针对这些不足,本文提出了一种快速有效的层次化过滤方法来识别新闻视频关键帧.该方法首先对局部关键点的获取和精减技术进行了研究,在第一层过滤中应用基于熵的方法选择相似关键帧候选集,在第二层过滤分析中利用相似关键帧的对称性得到可信的识别结果.实验显示,这种方法显著的提高了匹配分析的速度,并且具有较好的识别效率.

英文摘要:

Detecting near-duplicate keyframes in news video across different sources is an important underlying technology for information analysis and organizing in news video. Currently works are directly using the techniques of image matching. Specialty and requirement of news video analysis are not considered. This paper presents a hierarchical approach for fast and effective identifying near-duplicate keyframes. At first, it detects and prunes local keypoints using DOG function. Then, the first filter builds a entropy measure to identify near-duplicate keyframes candidates. Finally, the credible results are filtered based on symmetry. Experiment results show that this method remarkably improves the matching speed and has high efficiency.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212