[发明专利]一种利用标志检测进行电视节目内部自动分割的方法

摘要

本发明涉及图像处理和模式识别技术领域，提出了一种利用标志检测进行电视节目内部自动分割的方法。目前，电视节目的内部分割具有迫切需求；节目中标志的时间不连续性使得节目具有良好的结构性。本发明所述方法主要包括以下步骤：(1)对节目视频分割镜头，在每个镜头关键帧上提取标志所在区域的子图；(2)提取子图的特征向量，利用针对此标志检测的SVM分类器进行分类；(3)统计分类结果，标定每个镜头的标志属性；(4)在相邻镜头的标志属性切变点分割视频。本发明在标志检测过程中，只对关键帧做处理，从而提高了方法的效率；另外，本发明的应用对象是节目中标志具有不连续性的电视节目，对节目内容类型无要求，增强了方法应用的普适性。

主权项

一种利用标志检测进行电视节目内部自动分割的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一，利用镜头分割技术对电视节目视频进行镜头分割，获得时间连续的镜头序列信息；步骤二，对每个镜头按时间平均方式取5帧关键帧，并提取所有关键帧中标志所在位置的矩形区域的子图；步骤三，提取训练集所有子图的图像特征向量，含有标志的子图为正样本，不含标志的子图为负样本，训练得到用于标志检测的SVM分类器；步骤四，将待分割的本节目视频，经过步骤一和步骤二得到所有子图，提取与步骤三相同的图像特征向量，利用步骤三中得到的SVM分类器进行分类，得到子图的分类结果；步骤五，标记镜头标志属性，如果一个镜头中至少有3帧子图被判定为存在标志，则标记这一镜头为标志镜头，否则标记为非标志镜头；步骤六，节目视频内部分割，将视频中具有不同标志属性的相邻镜头边界作为分割点，把视频分割成段落。其中，所述步骤二具体包括：步骤1，将每一个镜头按时间平均分成6段，取相邻段的5帧图像作为关键帧；步骤2，针对此电视节目，对已知的标志确定其所在的矩形区域，此矩形恰好将标志完全包围，矩形坐标为(x，y，w，h)，其中x，y分别为矩形左上角点的横纵坐标，w，h分别为矩形的宽和高；步骤3，对所有关键帧提取此矩形，称为子图。其中，所述步骤三具体包括：步骤1，对子图提取HSV空间颜色统计直方图，其中H空间分为8个区间，S空间分为3个区间，V空间分为3个空间，将直方图归一化，形成72维的特征向量；步骤2，对子图提取边缘梯度直方图，每5度为一个区间，累加各个区间范围内的梯度，将直方图归一化，形成72维的特征向量；步骤3，提取所有子图SIFT特征向量，使用K均值聚类算法对训练集数据的SIFT特征向量聚类，得到64个聚类中心，作为码本，将每个子图的所有SIFT特征向量投影到码本，形成64维的直方图并做归一化，得到特征向量；步骤4，将以上三种特征向量串连，形成最后的208维的特征向量；步骤5，离线训练用于标志检测的SVM分类器，将训练集的正负样本的特征向量输入SVM工具进行训练，此处，训练中正负集样本数目均大于1000，SVM选择基于卡方距离的核函数。