视频镜头的底层特征以及语义分析

• 作 者: 沈航 王士林 李生红
• 机 构: 上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海，200240
• 出 处: 第六届中国信息和通信安全学术会议(CCICS'2009)
• 发表日期: 2009年期
• 关键词: 视频镜头 底层特征 足球比赛 语义特征 分类方法 支持向量机 关键帧选取 语义鸿沟 提取技术 错误概率 域特征 分类器 边缘区 动漫 场区

本文在研究了视频的关键帧选取和视频特征提取技术的基础上，首先提出了一种基于内容的视频镜头分类方法，并将其应用于动漫/真人和足球比赛的视频镜头的分类，使用RBF核的支持向量机(SVM)作为分类器达到了7.57％的平均错误概率。为了减小底层特征和语义特征的语义鸿沟，接下来本文尝试着提取足球比赛视频的语义特征，并利用提取的球场区域和边缘区域特征，对其进行分类，最终的误查率控制在16％之内。