[发明专利]一种基于图分割和实例学习的视频场景检测方法在审
| 申请号： | 201410525867.9 | 申请日： | 2014-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN104318208A | 公开（公告）日： | 2015-01-28 |
| 发明（设计）人： | 檀结庆;白天 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所 34115 | 代理人： | 张祥骞;奚华保 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图分割和实例学习的视频场景检测方法，与现有技术相比解决了场景边界过分割和时间复杂度无法应用的缺陷。本发明包括以下步骤：视频镜头分割，输入视频序列，利用视频镜头分割方法检测出给定视频序列中的所有镜头；提取镜头的视觉相似度特征，从镜头中抽取关键帧，联合HSV特征和SIFT特征构造镜头的视觉相似度特征有向时序图的构造和分割，构造描述整个视频的有限时序图，将图分割成若干子图；基于实例学习的场景检测，将部分子图识别为训练实例TE,剩下未识别的子图利用实例学习方法归类到已识别的子图中，最后输出的所有子图为检测到的场景。本发明防止了过度分割、降低了计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分割 实例 学习 视频 场景 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于图分割和实例学习的视频场景检测方法，其特征在于，包括以下步骤：11)视频镜头分割，输入视频序列，利用视频镜头分割方法检测出给定视频序列中的所有镜头；12)提取镜头的视觉相似度特征，从镜头中抽取关键帧，联合HSV特征和SIFT特征构造镜头的视觉相似度特征；13)有向时序图的构造和分割，构造描述整个视频的有限时序图，将图分割成若干子图；14)基于实例学习的场景检测，将部分子图识别为训练实例TE，剩下未识别的子图利用实例学习方法归类到已识别的子图中，最后输出的所有子图为检测到的场景。
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