基于音视频特征的新闻拆条算法

• 作者: 朱允斌 李晨杰
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 新闻拆条 镜头分割 人脸识别 语音检测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 4-8
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5914字
• 语种: 中文

摘要

随着人们生活节奏的加快和网络信息技术的迅猛发展,对新闻视频节目的存储和再利用需求日益剧增,如何将较长的新闻视频节目按其内容拆分成多个新闻条目成为了一个有意义的课题.提出了一种基于音视频特征的新闻拆条算法,仅提取了新闻视频在视觉、音频上的基本特征即主持人特征和音频静音段特征进行分析.通过人脸识别提取主持人特征,使用短时能量和过零率提取静音特征,并对其加以条件筛选,结合这两个特征完成拆条工作.针对总计时长3 000分钟的新闻联播节目进行实验,得到较好的实验结果:召回率0.856 3,准确率0.932 6和F1值0.892 8.且视频边界的准确度精确到帧.同时分析了静音段长度阈值、限制条件和毛刺现象对于新闻拆条结果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱允斌	复旦大学计算机科学技术学院	6	18	2.0	4.0
3	李晨杰	复旦大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0