[发明专利]集成颜色和运动特征进行镜头检索的方法

摘要

本发明属于视频检索技术领域，具体涉及集成颜色和运动特征进行镜头检索的方法。现有的镜头检索方法仅仅考虑了视频的颜色特征，因此存在检索准确性较低的问题。针对现有技术的不足，本发明提出了同时利用颜色和运动特征进行镜头检索的方法：在颜色特征上，提出利用图论的最优匹配方法度量两个镜头的相似度；在运动特征上，本发明直接在压缩域上提取镜头的运动特征，然后构造镜头的运动直方图度量两个镜头的运动相似度。最后两个镜头的相似度，取决于它们颜色相似度和运动相似度的总和。与仅仅使用颜色特征的现有方法相比，试验对比结果证明了本发明能够取得更高的准确性。

主权项

1、集成颜色和运动特征进行镜头检索的方法，包括以下步骤：(1)首先对视频数据库进行镜头分割，以镜头作为视频的基本结构单元和检索单元；(2)在颜色特征上，利用图论的最优匹配方法，度量两个镜头X和Yk 的颜色相似度Similaritycolor(X，Yk)；(3)在运动特征上，直接在压缩域上提取镜头的运动矢量，然后构造镜头的运动直方图的方法如下：(A)运动角度angle(i，j)作为运动直方图的横坐标；(B)运动强度int ensity(i，j)作为运动直方图的縵坐标，i，j表示视频相邻的两帧；运动角度表示运动矢量的方向，而运动强度表示运动矢量的能量或强度，它们的计算方法如下：$\mathrm{angle}(i,j)=\mathrm{arctg}\left(\frac{{\mathrm{dy}}_{i,j}}{d{x}_{i,j}}\right)$ $\mathrm{intensity}(i,j)=\sqrt{{\mathrm{dx}}_{i,j}^2+{\mathrm{dy}}_{i,j}^2}$ (dxi，j，dyi，j)表示运动矢量的横坐标和纵坐标。运动角度在2π范围内，被量化到n个角度范围，其中n为整数，然后，在镜头内，每个角度范围的运动强度被累加形成镜头的运动直方图HX(angle)，HX(angle)的横坐标是角度范围n，纵坐标是运动强度，X表示镜头，angle∈[1，n]；最终，两个镜头X和Yk的运动相似度定义为Similaritymotion(X，Yk)：$\mathrm{Similarit}{y}_{\mathrm{motion}}(X,Y_k)=\frac{1}{A(H_X,H_{Y_k})}\underset{\mathrm{angle}}{\Sigma }\min \{H_X\left(\mathrm{angle}\right),H_{Y_k}\left(\mathrm{angle}\right)\}$ 其中，$A(H_X,H_{Y_k})=\max \{\underset{\mathrm{angle}}{\Sigma }{H}_X\left(\mathrm{angle}\right),\underset{\mathrm{angle}}{\Sigma }{H}_{Y_k}\left(\mathrm{angle}\right)\}$ (4)最后，两个镜头的相似度Similarity(X，Yk)，取决于上述颜色相似度Similaritycolor(X，Yk)和运动相似度Similaritymotion(X，Yk)的总和，相似度Similarity(X，Yk)值越大，表示两镜头越相似。