基于粗糙集和模糊聚类的新闻视频镜头边界检测方法

• 作 者: 韩冰 高新波 姬红兵
• 机 构: 西安电子科技大学电子工程学院
• 出 处: 中国图象图形学报
• 发表日期: 2007年03期
• 关键词: 镜头边界检测 粗糙集 模糊聚类 shot boundary detection rough set fuzzy clustering
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（60202004）,教育部重点项目（104173）

为了将视频分割成镜头,目前的方法都是提取某些特征然后构造不同的相异性函数。然而,太多的特征就会降低镜头分割算法的效率。因此,有必要对每一个镜头检测决策进行特征约简。基于此,提出了基于粗糙集和模糊聚类的分类方法并得到了相应的决策规则。针对新闻场景的特殊性,将镜头分割成突变过渡、渐变过渡以及无场景变化3类。用超过2个小时的新闻视频所做的实验获得了96.5%的查全率和97.9%的准确率。