[发明专利]一种基于内容的三维CG动画搜索方法及装置

说明书

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于内容的三维CG动画搜索方法及装置，上述方法包括如下步骤：视频结构化分析；镜头分割；关键帧提取；特征提取；形成索引；查询；上述装置装置包括：查询模块，描述模块，匹配模块，提取模块，反馈模块，本发明通过采用视频结构化分析、视频镜头分割、关键帧提取、特征提取，视频的相似性度量以及视频查询，实现了对数据量巨大、具有多义性以及三维性的CG动画进行分析和处理，使开发人员可以快速准确检索所需动画，从而提高产品开发的效率并降低开发成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于内容的三维CG动画搜索方法及装置。

背景技术

随着信息技术和网络技术的迅猛发展，多媒体数据尤其是视频数据不断积累，其中，CG动画资源日益丰富，然而这些资源整合度低，使得资源的利用效率较低。CG动画数据的结构复杂且视频内容非常丰富等特点，使得对视频进行有效的分析和处理变得非常困难，三维CG动画搜索就是从海量的视频数据中搜索出所需要的视频。

鉴于上述问题的存在，本设计人基于从事此类产品工程应用多年丰富的实务经验及专业知识，并配合学理的运用，积极加以研究创新，以期创设一种基于内容的三维CG动画搜索方法及装置，使其更具有实用性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：互联网所拥有的多媒体数据中，CG动画资源数据量庞大且数据的结构复杂，视频内容非常丰富，使得对CG动画进行有效的分析和检索变得非常困难。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于内容的三维CG动画搜索方法及装置；其中一种基于内容的三维CG动画搜索方法包括如下步骤：

步骤1、视频结构化分析，对视频数据按照层次高低划分为如下层次：视频序列、场景、镜头、图像帧；

步骤2、镜头分割，将一段视频分割成若干个视频镜头；

步骤3、关键帧提取，所述镜头分割完成后从每个镜头中选取若干图像帧代表该镜头的主要视觉内容；

步骤4、特征提取，在镜头分割和关键帧提取的基础上，从镜头中提取运动信息，从关键帧中提取视觉特征信息；

步骤5、形成索引，将特征存入到检索系统的特征数据库中形成索引；

步骤6、查询，根据用户提交的查询要求和对视频的描述与表达，进行相似性度量，并按相似度由高到低提交用户。

进一步地，所述关键帧提取采用基于时空切片聚类的自动提取算法，所述时空切片是从连续的视频图像序列的同一位置提取出的一行和/或列像素组合而成。

进一步地，所述基于时空切片聚类的自动提取算法先对视频的时空切片进行聚类，形成子镜头，在所述子镜头中提取关键帧；

所述聚类算法包括：初始聚类中心的选择，将视频切片分成若干等分，设定一与视频总帧数和聚类中心的数目相关的过程变量，通过所述过程变量定义聚类中心；聚类中心的更改，计算出每类中所有样品的均值，然后找出每类中离均值最近的样本作为新的聚类中心；距离的计算，通过样本数和样本之间的时间顺序计算帧与帧之间的距离；聚类中心个数的选择，对于不同的视频自动选择最佳中心个数。

进一步地，所述的基于时空切片聚类的自动提取算法包括如下步骤：

步骤1、将视频图像帧灰度化，然后提取出镜头的水平时空切片；

步骤2、对视频时空切片进行聚类；

步骤3、聚类内连续帧的数目较少时，当连续小于N帧（N=10）被分成一个类，且这个类相邻两边的类的颜色是相同的，则将他们归为一类；如果这个类两边的类的颜色是不同的，则将它归到与这两类中聚类中心较近的那一类；

步骤4、提取候选关键帧，将每一类中图像信息熵最大的那一帧作为候选关键帧；