立体视频特征提取及其分类方法研究

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多媒体的迅速发展使得立体视频分析在计算机视觉研究领域中成为热门。模仿人类双目视觉成像系统的立体电影的兴起为电影行业带来创造性的变革,但目前对立体电影特征提取及其分类的研究较少。针对此现状,本文以立体电影为素材,以立体视频是否适合儿童观看为目标,研究立体电影的各类特征,同时提出基于机器学习的动画类型和非动画类型立体视频分类方法。本文的主要工作包括:(1)由于立体电影数据量庞大导致立体电影数据集缺乏。因此,本文首先解决数据集缺乏的问题,选择动画类型和非动画类型的立体电影,建立高清、无字幕、左右视图格式的立体电影数据集3Dfilms。利用镜头划分算法将电影划分为互不重叠的视频片段,将所有的视频帧处理为无窗口黑边的左、右视图。本文基于创建的数据集3Dfilms来展开相关研究工作。(2)图像的视觉特征在图像质量评估、图像检索和图像分类中具有重要的应用价值,因此本文对立体视频多类特征的提取方法进行研究。首先提取立体电影的图像和视频特征,包括图像美学和失真特征以及视频特征。其次,由于立体电影模仿人类视觉成像系统,在普通电影的基础上增加深度感知,因此本文进一步将深度信息量化为各项视差特征。本文考虑了人类视觉注意机制的特点,即处于前景区域的运动对象更容易引起人类的视觉注意,前景区域相对于背景区域对人眼产生的各方面影响更为强烈。有别于同类研究中仅考虑全局特征信息,本文提出基于前背景分离的视差特征提取。即对同一镜头中的前景运动对象进行检测,得到前景运动对象的运动显著性图。再结合大津法对运动显著性图进行二值化,利用二值化后的运动显著性图计算前背景分离的局部视差特征。(3)提出基于机器学习的动画类型和非动画类型立体视频分类方法。使用随机森林分类算法,基于图像、视频和视差特征分别训练分类模型。实验结果表明,单独使用图像、视频和视差特征,分类准确率均随着使用的相邻镜头的数目的增加而增加。而且综合使用图像、视频和视差特征时的分类准确率高于单独使用某类特征的准确率,单个镜头的特征分类准确率为92%,连续两个相邻镜头的分类准确率超过98%以上。综上所述,本文提取的多类视觉特征是有效的,利用这些特征使用机器学习分类算法训练得到的分类模型具有较高的分类准确率。由于非动画类型的电影通常不适合儿童观看,本文分类方法的结果可以作为判断立体电影是否适合儿童观看的一个依据。
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