检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071
出 处:《西安电子科技大学学报》2010年第4期613-618,共6页Journal of Xidian University
基 金:国家自然科学基金资助项目(60702061);中科院自动化所模式识别国家重点实验室开放基金资助项目
摘 要:在镜头颜色特征分析的基础上对足球视频的镜头进行了语义意义下的分割,即语义镜头分割.常用的基于主颜色的镜头分类方法只提取一种颜色作为分类特征,不能有效地处理语义颜色丰富的体育视频.将主颜色扩展为多个语义颜色,定义了颜色比例特征,再利用SVM对镜头进行分类,实验结果表明,颜色比例特征能够有效地提高镜头分类精度.考虑到视频语义颜色随时间和环境会发生变化,还给出了一种自适应的视频语义颜色提取算法,可以使语义颜色随环境的改变而自适应调整.Based on the color feature analysis,this paper considers the shot segmentation issue from the perspective of semantic analysis,i.e.,the semantic shot segmentation.In most prior works they segment and classify the shot by using the dominant color of the field for soccer video,which can not properly utilize the plenty of color information on sports video.In this paper,we expand one dominant color in to several semantic colors,and define the Color Ratio Feature(CRF).Then,the Support Vector Machine(SVM) framework is used for shot classification.The precision of shot classification shows that the color ratio feature is useful to improve the performance.Further,considering the temporal variations in the semantic color due to environment,this paper gives an adaptive semantic color extraction algorithm,and we evaluate the influence of classification precision on the number of semantic colors.
关 键 词:视频语义分析 镜头分割 颜色比例特征 支持矢量机
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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