自适应视频镜头边界检测算法研究

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1、分类号学号611830200671833学校代码10487密级硕士学位论文自适应视频镜头边界检测算法研究学位申请人：李苏学科专业：微电子学与固体电子学指导教师：张科峰副教授答辩日期：2008年5月20日AThesisSubmittedinPartialofFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchofAdaptVideoShotBoundaryDetectionAlgorithmCandidate:LiSuMajor:Microelectronics&So

2、lidStateElectronicsSupervisor:AssociateProf.ZhangKefengHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2008独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已标明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论

3、文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在______年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打―√‖）学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日摘要视频/图像分析一直是计算机视觉领域的热门课题，其理论与应用研究受到广泛关注。人们对视频数据的认识归纳是有层次性的，根据电影的制作

4、过程，它自顶向下可分为电影，故事单元，场景，镜头和帧。由此可以看出，帧是视频的最小组成单元。所以，视频镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤，是基于内容的视频检索中更高一级的语义、内容分析的基础。本文在总结分析现有的镜头边界检测技术，目前镜头转换检测算法主要为阈值法，阈值法的关键在于依靠经验人工选择阈值的方法，实质上是将视频边界特征与非边界特征线性化，难以找到合适所有视频数据通用的阈值，不利于实现镜头边界的自动检测。而文献提出了神经网络算法把视频帧场景进行训练学习，但它类似一个黑箱，缺少透明度，不能很好地表达人脑的推理功能。而模糊推理分析能客观地反

5、映现实世界。但单纯的模糊推理无法让系统进行自学习。本文在神经网络的基础上加入模糊推理，提出了一种基于自适应模糊推理（ANFIS）的镜头检测方法。它融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优点，弥补各自不足。由于多媒体视频快速发展，视频数据出现了很多不规则的视频边界变化，为视频边界检测带来了不方便，并且也不能忽略这些特殊变化的边界。然后ANFIS系统训练误差总是在7%左右，无法再有新的突破。因此，必须加入不规则的情况，必须涉及到系统自学习的人工智能过程。本文提出一种新的镜头边界检测方法。该方法首先提取合适的视频图像特征量，在传统的灰度帧差，直

6、方图的基础上，加入二值信息特征分析。然后通过多次对视频数据进行自适应的模糊推理训练，最后找到合适的模糊规则以及适当补充不规则现象，让系统更好地进行自学习，从而能更准确地实现边界的检测,查准率和查全率达到95%左右。关键词：镜头边界检测算法，自适应模糊推理，模式识别，检测精度，视频检索IAbstractVideo/imageanalysisisthehottopicinthemultimediatechniquefield.Thetheoryandappliedresearchhasreceivedextensiveattention.Duetothe

7、foregroundofwidetheoryandapplicationshowninthefieldsofinformationindexinganddatamining,thecontent-basedvideoindexinghasbeenhighlyregardedbyresearchersandexpertsallovertheworld.Thevideodataisorganizedwell,anditisdividedintofilm,storyunit,scence,shotandframefromuptobottom.Frameis

8、thebasicuitforvideodata.Dividingavideosequeneeintoshot