【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频内容分析领域，具体涉及。
技术介绍
随着多媒体技术的不断发展，人们接触到的视频数据以前所未有的速度增长，因此，面对海量的视频信息，如何方便、快捷、准确地检索到所需要的信息，一直是人们关注的热点。采用人工视频分类方法太耗时且易受人为因素的影响，在各种视频分析方法中，首要任务是镜头分割。镜头分割是其他视频分析方法的基础。在此基础上，可以进一步开展视频关键巾贞提取和基于内容的视频检索技术的研究。在视频分析领域，国内外学者对镜头边界检测做了大量的研究工作。主要包括以下方法:基于像素、基于直方图、基于边缘特征和基于模型等，这些算法都有一定的局限性。比如，基于像素的方法计算简单且易于实现，但是对噪声和镜头或物体运动非常敏感。大部分算法只针对镜头边界的一次检测，这样导致准确率不高。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，本文提供一种结合非均匀分块、自适应二分查找和加速稳健特征(SURF)算法的具有双重检测机制的视频镜头分割算法。本专利技术方法具体包括以下步骤: (1)用基于HSV空间上的自适应二分查找算法进行镜头边界初检； (2)采用SURF算法对镜头边界进行复检； (3)滑动窗口完成镜头分表I]。本专利技术的有益效果: 第一，针对大部分镜头边界检测算法只针对镜头边界的一次检测导致准确率不高的特点，本专利技术采用了结合非均匀分块、自适应二分查找和加速稳健特征(SURF)算法的具有双重检测机制的视频镜头分割算法，可以有效地提高算法的准确率。第二，虽然复检功能会使算法复杂度稍微提高，但是初检功能上本专利技术采用了滑动窗口机制可以有效地降低算法复...
【技术保护点】
一种基于双重检测模型的镜头边界检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤（1）用基于HSV空间上的自适应二分查找算法进行镜头边界初检；步骤（2）采用SURF算法对镜头边界进行复检；步骤（3）滑动窗口完成镜头分割。
【技术特征摘要】
1.种基于双重检测模型的镜头边界检测方法，其特征在于包括如下步骤: 步骤(I)用基于HSV空间上的自适应二分查找算法进行镜头边界初检； 步骤(2)采用SURF算法对镜头边界进行复检； 步骤(3)滑动窗口完成镜头分表I]。2.据权利要求1所述的一种基于双重检测模型的镜头边界检测方法，其特征是:步骤(I)的具体方法如下: A)首先读取一个视频窗口，将视频窗口平均分成左子窗口和右子窗口，各设置为8帧； B)以3:14:3的比率同时将视频长和宽分成3段，其中4个角属于同一分块，中心属于独立的一个分块，其余的属于同一分块，这样就分成3大块； C)在每一个分块上计算基于HSV颜色空间上的色调、饱和度和亮度值； D)构造色调、饱和度和亮度值的帧间差，计算公式如下:3.据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜明，黄敬埕，王兴起，汤景凡，张旻，吴春明，沈幸峰，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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