[发明专利]一种基于支持向量机和粒子群优化算法的镜头边界检测方法无效
| 申请号： | 201110413529.2 | 申请日： | 2011-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN103164707A | 公开（公告）日： | 2013-06-19 |
| 发明（设计）人： | 孙学梅;赵龙;孙宝山 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京思创毕升专利事务所 11218 | 代理人： | 刘明华 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于支持向量机和粒子群优化算法的镜头边界检测算法，原始数据是待镜头边界检测的视频数据，包括以下步骤：(1)，提取视频数据的底层特征，本方法主要提取像素域上的颜色一阶矩和颜色二阶矩、颜色直方图、角点；还有压缩域上的DC系数特征；(2)，使用粒子群算法对支持向量机的核函数参数和惩罚因子进行优化；(3)，利用得到的近似最优参数训练得到最优分类模型，并以此为基础对视频序列帧进行分类，最终完成镜头分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 粒子 优化 算法 镜头 边界 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机和粒子群优化算法的镜头边界检测算法，原始数据是待镜头边界检测的视频数据，其特征在于，包括以下步骤：(1)，提取视频数据的底层特征，本方法主要提取像素域上的颜色一阶矩和颜色二阶矩、颜色直方图、角点、DC系数特征；(2)，使用粒子群算法对选取支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化；(3)，利用得到的近似最优参数训练得到最优分类模型，并以此为基础对视频序列帧进行分类，最终完成镜头分割。
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