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基于奇异值分解和特征融合的镜头检测算法
  • ISSN号:1673-4807
  • 期刊名称:《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 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]江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003, [2]汉略(上海)信息技术有限公司,上海200233
  • 相关基金:国家自然科学基金(60472060和60572034);中科院机器人学重点实验室基金(RL200108);江苏省自然科学基金(BK2002001和BK2004058);图像处理与图像通信实验室开放基金(KJS03038)
中文摘要:

镜头检测是基于内容的视频检索和浏览首先要解决的关键技术。对视频结构和镜头变换进行概述,对典型的镜头检测算法进行研究分析,并提出了一种基于奇异值分解和特征融合的镜头检测算法。通过子空间投影得到帧的重构矩阵,计算帧与其重构矩阵的奇异值差,结合直方图特征进行镜头检测。实验结果表明了所提算法在镜头检测方面的有效性。

英文摘要:

Shot detection is the key technology in the content-based video retrieval and browse. The video structure and the shot types are summarized. Several typical shot detection algorithms are analyzed and discussed. A shot detection algorithm based on SVD and feature-level fusion is proposed. The frame' s reconstructed matrix is given through the sub-space projection, and then the histogram feature as well as the SVD' s value difference between the frame and its reconstructed matrix is computed. A shot detection is processed after feature-level fusion. The experimental results prove the algorithm efficient.

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期刊信息
  • 《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江苏教育厅
  • 主办单位:江苏科技大学
  • 主编:许俊华
  • 地址:江苏省镇江市梦溪路2号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbjust@vip.sohu.com
  • 电话:0511-84401109
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4807
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1765/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,省期刊优秀...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
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