一种镜头边界检测方法技术

本发明专利技术提供了一种镜头边界检测方法，属于视频检索领域。所述方法基于上下文特征向量和禁忌搜索算法优化支持向量机实现镜头边界检测，包括以下步骤：(1)提取视频数据的底层特征；(2)计算几种特定间隔下视频序列帧的帧间差，将其组成几种滑动窗口下的上下文特征向量；(3)使用禁忌搜索算法优化支持向量机分类模型；(4)利用得到的近似最优参数训练得到最优分类模型，并以此为基础对视频序列帧进行分类，最终完成镜头分割。本发明专利技术方法避免了传统支持向量机选取参数时的盲目性和低效率，能够一次性准确地得到近似最优参数，而且能够保证不陷入局部最优的麻烦。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频检索领域，具体涉及。
技术介绍
在视频检索的过程中，镜头边界检测是整个系统的第一步，镜头边界检测的准确度和效率的高低，关系到整个视频检索系统的成败，是视频检索系统中至关重要的一步。镜头边界检测的任务就是通过比较视频序列帧的差异来寻找镜头边界，确定镜头变化类型和位置。目前，该领域内解决镜头边界检测的方法主要是基于阈值和基于机器学习的。基于阈值的方法由于阈值选取的好坏对检测效果有较大的影响；而且不同的视频阈值差异很大。这些都限制了阈值方法更进一步提高效果。近年来，基于机器学习的镜头边界检测方法得到了深入研究。文献《Temporal videosegmentation using unsupervisedclustering and semantic object tracking》(作者Bilge Gunsel, A. Mufit Ferman,A. Murat Tekalp, J. Electron.1maging 7 (3), 1998, 592-604)中，提取颜色直方图特征并计算相邻帧的帧间差异，接着采用K均值聚类算法对视频的序列帧进行分类。文献《Superv本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种镜头边界检测方法，其特征在于：所述方法基于上下文特征向量和禁忌搜索算法优化支持向量机实现镜头边界检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙学梅，赵龙，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：