杨亭
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：武汉轻工大学数学与计算机学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于语义概念的多模态视频场景分割算法
- 2014年
- 为了更好地挖掘视频数据和分析视频内容,该文提出一种基于语义概念的多模态视频场景分割算法,充分考虑视频中多模态之间的时序关联共生特性,通过相似度融合算法计算得到视频镜头间的相似度关系,将降维处理得到的低维语义空间坐标作为支持向量机的输入,构造出若干不同语义概念训练分类器,预测出每个关键帧的语义概念矢量,利用语义重叠镜头链方法对镜头进行聚类得到视频场景.实验结果表明,该方法能有效地检测视频语义概念和分割视频场景,MAP值、M值分别达到50%和83.4%.
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- 关键词：多模态支持向量机语义概念
- 基于多特征融合的视频镜头边界检测算法被引量：1
- 2013年
- 为了建立一种通用、鲁棒的镜头边界检测算法,根据镜头转换的特性和多种视频特征融合的思想,选取了YUV直方图特征、纹理特征和边缘特征进行特征融合并计算帧间差值,采用全局阈值与自适应阈值相结合的方法,对镜头边界检测加以控制,提高阈值选取的准确性。实验结果表明,该算法能够有效地实现视频镜头边界检测,并对闪光、字幕有着较强的鲁棒性。
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- 关键词：镜头边界检测直方图阈值选取
- 基于多模态融合和竞争力的视频场景分割算法被引量：1
- 2014年
- 针对视频分割中底层特征与高层语义之间的"语义鸿沟"问题,提出了一种基于多模态融合和镜头间竞争力的场景分割算法,对视频帧的图像、文本、音频等模态进行特征提取,用欧式距离、余弦距离计算出同种模态数据的相似性,用典型相关分析法计算出不同模态数据的相关度,分别对各模态数据的相似性和相关度进行融合得到镜头之间的相似度和相关度,采用镜头间竞争力的方法分别对相似镜头和相关镜头进行场景分割并对分割出的两个场景边界集合取交集得到最终的场景边界,从而实现对视频的场景分割。实验结果表明,该方法在场景分割中具有较高的性能,查全率和查准率分别达到82.1%和86.7%。
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- 关键词：竞争力多模态融合
