新聞視頻主題識(shí)別與跟蹤的研究.pdf

1、多媒體和通信技術(shù)的發(fā)展為信息的表達(dá)、存儲(chǔ)和傳遞提供了有效的手段，人們面對(duì)的信息量正在以前所未有的速度增加。研究和開發(fā)能夠自動(dòng)檢測(cè)、分類和匯總相關(guān)信息的方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以數(shù)字視頻為對(duì)象，研究了視頻結(jié)構(gòu)化和視頻語(yǔ)義信息的提取技術(shù)，提出了視頻結(jié)構(gòu)化和視頻語(yǔ)義提取的一系列方法；在此基礎(chǔ)上研究了新聞視頻中新聞單元的劃分、新聞主題的檢測(cè)和跟蹤，提出了新聞事件的檢測(cè)方法。 根據(jù)視頻結(jié)構(gòu)特征，按從粗到細(xì)的順序把視頻劃分為幀、鏡頭、場(chǎng)

2、景和視頻4級(jí)結(jié)構(gòu)。其中的關(guān)鍵是鏡頭和場(chǎng)景的邊界的檢測(cè)，本文提出了基于支持向量機(jī)的鏡頭檢測(cè)方法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的場(chǎng)景檢測(cè)方法。在檢測(cè)檢測(cè)鏡頭時(shí)，首先利用混合投影函數(shù)，定義和計(jì)算數(shù)字視頻幀的特征向量，再用對(duì)應(yīng)的特征向量的差來(lái)定義兩個(gè)幀的幀間差向量；然后用幀間差向量構(gòu)造視頻序列的特征向量，利用支持向量機(jī)方法對(duì)鏡頭漸變過程和幀內(nèi)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分類。在場(chǎng)景劃分方法中，利用鏡頭在視覺上的相似性和在時(shí)間上的相關(guān)性，把鏡頭分組，再利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法劃分鏡頭組，從

3、而檢測(cè)場(chǎng)景。 新聞節(jié)目由多個(gè)新聞單元組成，對(duì)新聞視頻內(nèi)容分析首先要將新聞節(jié)目分割成獨(dú)立的新聞單元，但新聞視頻中新聞單元邊界處沒有特定的分割標(biāo)志。本文利用新聞視頻中特定的視音頻事件在時(shí)間上的表現(xiàn)出來(lái)的規(guī)律性，采用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)，對(duì)新聞視頻進(jìn)行單元?jiǎng)澐址椒?。首先，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的典型的視音頻特征，符號(hào)化這些事件，并在數(shù)據(jù)流中引入事件的時(shí)序特征，根據(jù)事件的時(shí)序特征把視頻轉(zhuǎn)換成為相關(guān)事件對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)流；接著，定義時(shí)序支持度和置信度，應(yīng)用

4、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流中和新聞單元相關(guān)的序列模式；最后，通過搜索和匹配確定事件流中對(duì)應(yīng)的序列片斷。 在對(duì)新聞視頻分析的基礎(chǔ)上，本文提出了視頻新聞報(bào)道的一種表示方法，按照特征的語(yǔ)義把新聞報(bào)道表示為五個(gè)語(yǔ)義類，重點(diǎn)介紹了視頻中場(chǎng)景特征的識(shí)別方法和用于視頻中畫面類型別的視頻圖像特征選擇和提取方法，給出了一個(gè)基于邊界方向直方圖表示圖像中紋理特征、并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行場(chǎng)景類型識(shí)別的算法。在把視頻新聞報(bào)道表示成5個(gè)語(yǔ)義類后，采用自然語(yǔ)言