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第条

THU-ICRC对TRECVID 2007的紧急总结

出版:2007年9月28日出版历史

摘要

本文描述了用于TRECVID07紧急摘要任务的THU-ICRC系统。我们的主要目标是通过视频解析、演员索引和重要因素分析,去除无用(或低质量)和冗余帧,保留重要对象和事件,从而抽象出最小长度的视频。具体来说,通过视频解析和演员索引,我们的方法首先构建故事板,让用户了解视频中的主要场景和主要演员。然后检测并删除无用帧,如彩色条、近单色/突变/抖动帧和拍板等。最后,通过关键帧聚类、重要因素分析和重复段检测构建视频浏览。特别是,通过关键帧级和视频序列级的两级冗余消除,我们获得了更好的性能来缩短视频长度。对42个测试视频进行了广泛的实验。良好的结果证明了该方法的有效性。

工具书类

  1. Chen,X.R.,Yuille1,A.L.,《在自然场景中检测和阅读文本》,IEEE Proc。CVPR 2004版。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  2. Gao,Y.,Wang,T.,Li,J.G.等人,《NCuts和页面排名视频演员索引》,ACM CIVR 2007。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  3. Gong,Y.H.,Liu,X.,最小视觉内容冗余的视频摘要,IEEE Proc。ICIP 2001的第362-365页。谷歌学者谷歌学者
  4. 李毅,艾海忠,黄川,等,基于多线索融合的粒子鲁棒头部跟踪,ECCV 2006,29-39。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  5. Li,Z.,Schuster,G.M.,Katsaggelos,A.K.,率失真优化视频摘要生成,IEEE Trans。图像处理,14(10),2005年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
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  9. Rasheed,Z.,Shah,M.,《视频中场景的检测和表示》,IEEE Trans。多媒体,7(6):1097--11052005年12月。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  10. Temple,F.Smith和Michael,S.Waterman。《常见分子亚序列的鉴定》,分子生物学杂志,147:195-19981。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  11. Uchihashi,S.、Foote,J.、Girgensohn,A.、Boreczky,J.,《视频漫画:生成有语义意义的视频摘要》,ACM Multimedia1999年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  12. Wu,S.,Ma,Y.F.,Zhang,H.J.,基于视频质量分类的家庭视频分割,IEEE Proc。2005年国际资本市场委员会。谷歌学者谷歌学者
  13. 袁、J.H.、郑、W.J.、陈、L.等,清华大学,2004年TRECVID:镜头边界检测和高层特征提取,2004年,在TRECVIDNIST研讨会上。谷歌学者谷歌学者
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索引术语

  1. THU-ICRC对TRECVID 2007的紧急总结

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        封面图片ACM会议
        TVS'07:TRECVID视频摘要国际研讨会会议记录
        2007年9月
        108页
        国际标准图书编号:9781595937803
        内政部:10.1145/1290031

        版权所有©2007 ACM

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        出版商

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 出版:2007年9月28日

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