一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法。对多摄像机拍摄的有演讲者，幻灯片和观众的演讲视频，首先通过特征点检测和匹配将视频分段，通过对每个时间点将每段视频作为节点建立稀疏图，可以将幻灯片切换检测问题转化为推测图邻接矩阵问题。邻接矩阵间的变化反映出了幻灯片切换。本发明专利技术是一种准确性更好的克服演讲视频有镜头移动、演讲者移动和多个PTZ镜头切换干扰的方法，利用每个时刻推断出的邻接矩阵，得到的检测结果没有出现检测到人以及人和幻灯片切换的问题。并且比现有方法精确度高，扩大了可处理的演讲视频种类的范围。

【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法
本专利技术涉及一种演讲视频幻灯片切换检测方法，尤其涉及一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法。
技术介绍
现在，在线学习已经成为了一种很重要的获取知识的方法。由于演讲视频的可视性、方便性以及能传递丰富的信息的特性，使它成为目前知识分享和学习的重要手段。人们能够通过网络免费获取演讲视频并进行学习。然而，由于消费类电子设备的普及以及互联网的发展，带来了视频数据的爆炸式增长。例如，视频分享网站YouTube的视频总数据量已达到拍字节数量级(1PB＝106GB)，而且还在以每分钟300小时的上传量不断递增。如果对这些视频不加筛选与总结就直接呈现给用户，那么用户会把大把时间浪费在无用的信息上面。例如，当用户想要回顾之前演讲中的某一特定部分时，他可能会回去浏览整个演讲视频或者多次的向前、向后播放来寻找该部分的位置。因此为了让用户根据自己的喜好选择视频，有必要对视频进行基于内容的浓缩与提炼。此外，结构化的内容在形式上更加简洁，提取演讲视频内容后可以对该视频建立标签，关键词等特性，从而方便网站后台根据视频特征建立易于检索的数据库。在演讲视频摘要问题中，幻灯片切本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：视频分段：提取各视频帧的SIFT特征点，将视频帧与当前段首帧的特征点匹配，若相似度高于m，则认为图像匹配，归于同一段；其中，m为判断两视频帧是否相似的阈值；通过特征点匹配将视频分段，视频分段后，用相同长度的稀疏矢量表示图像，矢量非零值位置表示图像属于该段；步骤2：定义图

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：视频分段：提取各视频帧的SIFT特征点，将视频帧与当前段首帧的特征点匹配，若相似度高于m，则认为图像匹配，归于同一段；其中，m为判断两视频帧是否相似的阈值；通过特征点匹配将视频分段，视频分段后，用相同长度的稀疏矢量表示图像，矢量非零值位置表示图像属于该段；步骤2：定义图i∈{1,…,N-1}，N是帧总数；图包括顶点集和边集ε，顶点集由步骤1产生的各视频段组成，边集中的非零值表示顶点集中各点相互转换；步骤3：推断稀疏时变图：建立图模型并利用最大似然估计方法推断稀疏时变图；步骤4：图全局优化：满足邻接矩阵需要满足最大似然估计，非零值有限，邻近帧时域一致这三个条件；步骤5：幻灯片切换检测：每帧推断得到邻接矩阵Ai，Ai为第i帧下图的邻接矩阵；若幻灯片发生切换，邻接矩阵的非零值将出现在非对角线的位置，即，若diss≠0，则认为第i帧发生了切换。2.根据权利要求1所述基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法，其特征在于，所述步骤1中的确定相似度高于m的方法是：计算全部视频帧特征点匹配相似度，并建立分布直方图；在直方图峰值附近使用MLE方法估计一高斯分布N(μr,σr)，并定义m＝μr+3σr，其中，μr是高斯分布的均值，σr是高斯分布标准差。3.根据权利要求1所述基于稀疏时变图的幻灯片切换检测方法，其特征在于，所述步骤3中的推断稀疏时变图，利用最大似然估计方法推断稀疏时变图的方法是：演讲视频经过视频分割后表示为基于马尔科夫假设序列的似然度定义为：其中，f(xi+1|xi)是从帧Ii到帧Ii+1的条件转移似然模型，f(x1)是第一帧的似然度，xi是分段后的第i帧的矢量表示；若给定xi，假设和条件独立，m,n∈{1,…,D}，每个矢量的维度是D；因此f(xi+1|xi)表示为：其中，是i+1帧矢量下第d维值；使用一个线性动态模型来简化转移模型：xi+...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凯，刘致金，沈礼权，安平，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海,31