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研究论文

基于显著性统计模型的视频镜头边界检测

出版:2020年5月3日出版历史

摘要

视频索引和检索在视频管理系统中起着至关重要的作用,涉及镜头边界检测、关键帧提取和特征表示等模块。在这些模块中,视频镜头边界检测(VSBD)是重要的首要步骤,整个检索性能依赖于此。本文提出了一种新的基于上下文驱动显著图的镜头边界检测机制,用于检测具有不同光照效果的高挑战视频中的过渡,对象和摄影机运动。该显著性图检测帧中的显著区域以及重要的背景场景。利用显著性图中的统计特征导出相异值。将差异值与阈值进行比较,以确定视频中变换的位置和类型。为了评估提出的VSBD框架,使用了基准数据集即TRECVID。据推断,当在TRECVID和IDV数据集上进行评估时,这种基于盐度的VSBD方法会产生很好的结果。在TRECVID数据集上检测整体转换的平均F-Score为93.16%,IDV数据集为92.23%。

工具书类

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  1. 基于显著性统计模型的视频镜头边界检测

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      封面图片ACM其他会议
      ICVGIP’18:第11届印度计算机视觉、图形和图像处理会议记录
      2018年12月
      659页
      国际标准图书编号:9781450366151
      内政部:10.1145/3293353

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      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

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      • 出版:2020年5月3日

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