基于流形特征的镜头边界检测后处理算法  

Post-Refinement of Shot Boundary Detection Based on Manifold Feature

作　　者：王贝[1] 杨林军[1] 路红[1] 薛向阳[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海200433

出　　处：《计算机研究与发展》2006年第11期1993-1998,共6页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60533100;60402007;60373020);国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2002AA103011-5);上海市科技发展基金项目(03DZ15019;03DZ14015);教育部科学技术研究重点基金项目(104075)

摘　　要：镜头是视频分析和检索的基础,为了有效检测镜头边界,并对镜头边界进行分类,提出一种新的镜头边界描述子:镜头边界流形.视频流可以看做一个高维空间,镜头边界流形是隐含在该空间中的局部结构,它能够有效区分镜头边界和非镜头边界,以及区分不同类型的镜头边界.采用这种特征,提出一种后处理算法,一方面去除预检测镜头边界的虚警,另一方面将真正的镜头边界分类.实验结果证实了镜头边界流行的有效性以及后处理算法的优异性能.Shot is the basic unit of video analysis and retrieval. In order to perform shot boundary detection effectively and to classify different types of shot boundaries, a new feature-shot boundary manifold is proposed. Shot boundary manifold can be regarded as low dimensional local structure embedded in the high dimensional video data. Using this feature, a new post-refinement algorithm is proposed to eliminate the false positives and classify different genuine shot boundaries into four types： cut, dissolve, wipe, and fade. Experimental results demonstrate the effectiveness of the new shot boundary descriptor, and the good performance of post-refinement on shot boundary detection, and the good result of shot boundary classification.

关 键 词：镜头边界检测 镜头边界检测后处理 镜头边界分类 拉普拉斯特征映射 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP37[自动化与计算机技术—控制科学与工程]