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1、http://www.paper.edu.cn1基于信息论的镜头边界检测系统12韩加亮，吴渝重庆邮电大学计算机学院人工智能研究所，重庆（400065）E-mail：valiantyy@yahoo.com.cn摘要：提出了一种基于信息论的镜头边界检测系统(CBVRSYSTEM)。该系统实现了一种基于信息论的镜头检测方法。通过分析视频帧之间的互信息量MI（MutualInformation）和联合熵JE（JointEntropy）的变化，分别对镜头的突变和渐变进行检测。实验表明，该方法能够有效的检测镜头突
2、变，对镜头的淡入淡出也能有较好的检测。关键词：信息论；突变；渐变；淡入淡出中图分类号：TP37文献标识：A1.引言镜头分割亦称镜头边界检测是视频检索的关键技术，是实现视频检索的基础。视频中场景内容复杂多样，镜头分割的方法也很多。尽管如此，镜头分割的技术还不是很成熟，所以对于场景内容的表征方法、特征提取方法、特征的检测尺度以及稳健可靠的实用镜头分割方法是目前比较热门的研究方向。目前大部分的镜头分割技术可以分为基于压缩域与非压缩域两大类。其基本的思路就是通过提取视频中的某种或几种特征，计算视频帧间的差异性
3、，然后与给定的阈值或者采用自适应阈值技术得到的阈值相比较，满足设定条件后就判断为镜头切换。这些方法虽然简单且计算方便，但在镜头边界的检测上容易受到噪声和运动的影响，造成误检。信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。镜头的变化本质上就是信息的变化，因此，研究人员[1-3]也采用了信息论的观点来进行镜头边界检测。作者所在项目组前期工作将粗糙集理论与基于内容视频检索相结合，取得了一系列的研[4]究成果：提出了一种基于RoughSet的海量
4、数据分割算法；开发了一套基于RoughSet的[5,6]视频预分类系统，能有效的区分全局运动与局部运动信息；以及将RoughSet理论应用到[7]关键帧的提取上，取得了良好的效果；对视频的特征提取与选择方面也进行了大量的研究工作；在镜头检测方面实现了文献[8]提出的一种双重滑动“窗口”算法，该算法能有效的区分镜头的突变情况，但还无法对镜头渐变进行检测，这是项目组目前正在研究的方面。本文旨在信息论的基础上，通过分析镜头之间的互信息量MI（MutualInformation）和联合熵JE（JointEnt
5、ropy）的变化，分别对镜头的突变和渐变进行检测。在开发的用于镜头检测的仿真系统上进行的实验结果表明，该方法能有效的区分镜头突变情况，对镜头渐变的淡入淡出情况也能较好的检测。2.信息论简介定义离散随机变量A为x的取值空间，并且其中A{,=aa⋅⋅⋅⋅,}a的每一个元素axx12,Ni都存在一个发生概率P，i=1,2,…..N,即存在集合P{,,=ppp⋅⋅⋅⋅}和A对应且有P0≥iX12Nxi1本课题得到新世纪人才计划(NCET)、重庆市自然科学基金资助项目(No.2005BB2063)和重庆市教委科
6、学技术项目(No.050509,No.060517)的资助。-1-http://www.paper.edu.cn且∑PXx()1=。用H(X)表示信息熵，则H(X)用数学式表示为：xA∈xH(X)=-∑pxX()logxp2()x（1）x∈Ax这一定义可以用来推算传递经二进制编码后的原信息所需的信道带宽。熵度量的是消息中所含的信息量，其中去除了由消息的固有结构所决定的部分，比如语言结构的冗余性以及语言中字母、词的使用频度等统计特性。对于集合A和A，称H(X,Y)为集合A和A的联合熵JE(JointEn
7、tropy)。H(X,Y)的XYXY数学式为：H(X,Y)=-∑pXY(,)logxy2pxyXY(,)（2）xyAA,∈XY,当已知集合的信息熵，定义集合相对于集合的条件熵为：H(X,Y)=-∑pX()(
8、xHYXx=)（3）xA∈Y=−∑pXY(,)logxy2pxyXY(,)xyAA,,∈XY它表示在已知X的基础上Y所包含的信息量。互信息MI(MutualInformation)是另一有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。两个事件X和Y的互信息定义为：I(,)XY=+−HXHYHXY(
9、)()(,)（4）由于条件熵的引入，MI也可以表示为：I(,)XYHXHXYHYHYX=−()(
10、)=−()(
11、)（5）对于集合A和A，它们之间的MI可以表示为：XYp（6）XYIXY(,)=−∑pxyXY(,)log2xyAA,∈XY,pXY()()xpy3.CBVRSYSTEM镜头检测系统CBVRSYSTEM是一个用于视频镜头边界检测的仿真系统，该系统集合了目前比较常用的视频边界检测算法，能够有效的对视频的镜头类型进行检测，其系统界面如图1所示。本文
