基于统计方法的视频结构分析

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首先,该文从镜头边界检测的前期工作出发,提出了基于视频镜头特征的统计特征的视频预分类方法.分别提取视频压缩域和非压缩域的一些特征,将它们的统计特征组合成表征视频全局属性的特征矢量,然后通过有效的分类手段获得视频预分类别.实验结果表明,该视频预分类结果既可为镜头特征的选择和镜头持续时间模型参数的选择提供参考,也可以作为视频分类的一种辅助手段.其次,在基于自适应阈值的镜头边界检测算法中,该文对原有的镜头持续时间模型做了改进,提出了改进的厄兰模型和改进的威布尔模型,并对不同镜头持续时间模型下的实验结果进行了比较和分析;另外,该文丰富了原有的镜头特征模型,除原有高斯模型和厄兰模型外,还引入了指数模型和威布尔模型,同时在对各种模型拟合结果比较的前提下,为不同状态下的镜头特征建立了最佳条件概率分布模型.再次,在对镜头持续时间进行了大量统计的基础上,利用多元线性回归分析方法对下一镜头持续时间进行预测,提出了一种模型参数动态调整的方法,实验结果表明该方法是非常有效的.最后,该文实现了一个视频分割系统.其功能包括:MPEG视频解码、视频相关操作、基于自适应阈值的实时镜头边界检测和非实时镜头边界检测,以及三种渐变类型的镜头边界检测等.
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