基于特征的視頻內(nèi)容檢測技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機技術(shù)飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)帶寬飛速增大，視頻播放媒介增加，視頻資源日益豐富，應(yīng)用也越來越普遍。視頻信息同時包含了豐富的視覺與聽覺信息，逐漸成為主要的信息傳播方式。有效的檢測視頻信息的內(nèi)容，對視頻進行傳播控制，能良好的阻止不良視頻的傳播，方便統(tǒng)計各種商業(yè)品信息，方便觀眾對視頻理解與獲取相關(guān)信息等，具有巨大的社會價值與經(jīng)濟價值。視頻的內(nèi)容分析識別技術(shù)也是當(dāng)前計算機相關(guān)領(lǐng)域所關(guān)注的熱點問題。
　　本文對利用特征來識別視頻內(nèi)容的系統(tǒng)中若

2、干核心技術(shù):鏡頭切換檢測技術(shù)、關(guān)鍵幀選取技術(shù)、圖像相似度度量技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)展開了透徹的研究，主要工作內(nèi)容及研究成果如下:
　　(1)在對傳統(tǒng)的鏡頭邊界檢測方法學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，提出了基于關(guān)鍵區(qū)域色彩變化曲線的鏡頭邊界檢測方法。該算法根據(jù)畫面構(gòu)圖特點，利用關(guān)鍵區(qū)域色彩曲線的變化來檢測鏡頭邊界。經(jīng)驗正該方法具有效率高準(zhǔn)確度高的優(yōu)點。
　　(2)在對已有的圖像相似度度量算法的研究基礎(chǔ)上，本文使用筆者提出的索引HASH算法來進行圖像相似

3、度度量。該方法將圖像壓縮為索引圖，進而將圖像轉(zhuǎn)化為兩個字符串，最后利用編輯距離來計算兩張圖片的相似度。該方法能快速準(zhǔn)確的檢索到與目標(biāo)圖像相同或者相似的圖片。
　　最后在對視頻內(nèi)容檢測關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，筆者以Visual Studio 2008、OPENCV 2.1、IIS+ASP+ACCESS為開發(fā)平臺，設(shè)計開發(fā)了一個基于特征的視頻內(nèi)容檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能有效的獲取視頻特征，并能準(zhǔn)確快速的識別視頻內(nèi)容，驗證了以上研究成果的有效性