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摘要:
针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机 SVM (Support Vector Machine)的镜头边界检测算法.该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块DC系数差和帧类型将视频帧分为发生切变的帧、发生渐变的帧和非镜头变换帧三类,从而实现视频的镜头分割.实验结果表明该算法对摄像机的运动和大物体的进入具有很好的鲁棒性,且没有大多数算法中阈值选择的困难,将我们的算法与2001 TREC评估中最佳指标进行了比较,在综合度量查全率和查准率的性能指标F1上,比2001 TREC评估中最佳指标高约8%.
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文献信息
篇名 压缩域中基于支持向量机的镜头边界检测算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 支持向量机 镜头边界检测 压缩域 视频
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 203-208
页数 6页 分类号 TP391
字数 4827字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.01.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡安妮 北京邮电大学电信工程学院 98 1521 19.0 35.0
2 曹建荣 山东建筑大学信息与电气工程学院 28 265 10.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
镜头边界检测
压缩域
视频
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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