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
作 者:刘帷[1] 贾克斌[2] 王卓峥[1,2] 庄新月[2]
机构地区:[1]北京工业大学实验学院,北京101101 [2]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124
出 处:《北京工业大学学报》2014年第2期200-205,共6页Journal of Beijing University of Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(30970780);国家博士点基金资助项目(20091103110005)
摘 要:针对视频检索过程中存在的视频亮度整体漂移、突变干扰以及视频再编辑等问题,提出了一种融合视频指纹特征和关键帧密度的检索算法.该算法首先对视频帧进行区域分割提取视频指纹特征;其次,采用改进的直接时序算法消除亮度漂移等干扰;最后,引入关键帧密度的概念消除了视频再编辑引起的时间跨度问题,同时采用了一种综合的搜索策略.实验结果表明:改进的算法不仅可有效地应对上述问题,而且算法运算量小、查全率与查准率高,具有很好的鲁棒性.A video retrieval method based on video fingerprints and spatio-temporal information was proposed to solve the problem caused by the whole drift of brightness, interference of abnormal point and video edit. First, the video fingerprint feature was extracted by frame segmentation. Then, an improved direct timing algorithm was used to eliminate the brightness drift interference. Finally, the concept of keyframes density was introduced to eliminate the time span problem caused by video editing and a comprehensive search strategy was presented. Experiment results show that the algorithm can effectively solve these problems with good robustness, low computing burden, and high recall rate and precision.
关 键 词:视频检索 视频指纹 关键帧密度 基于内容的信息检索
分 类 号:TN919.8[电子电信—通信与信息系统]
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