[发明专利]基于多特征的视频场景分类方法在审
| 申请号： | 201911008046.7 | 申请日： | 2019-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN110750680A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 杨丽娜;摆小军;黎红;杨柳;李志刚;朱帕尔·努尔兰;马梅芳;高阳;王楷;蒋诗百;魏乐;胡美慧;王巧莉;李雅洁 | 申请（专利权）人： | 国网新疆电力有限公司信息通信公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/75 | 分类号： | G06F16/75;G06F16/783;G06F16/78 |
| 代理公司： | 65105 乌鲁木齐合纵专利商标事务所 | 代理人： | 周星莹;汤洁 |
| 地址： | 830001 新疆维吾尔*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种视频场景分类技术领域，是一种基于多特征的视频场景分类方法，包括S1提取场景视频的关键帧集合；S2计算每一个场景视频的平均关键帧；S3对每一个平均关键帧进行划分；S4提取场景多特征，场景多特征包括颜色特征和纹理特征；S5：利用多特征融合进行融合，获得场景视频的综合特征；S6：将综合特征与其对应的特征阈值比较进行场景分类，使用阈值判定分类法得到多个场景类别。本发明的阈值判定分类法充分利用了视频的结构化特征，在区分不同的场景时具有较高的准确率，分类结果稳定性强，是一种鲁棒性高的分类算法，具有动态分类的特点，分类的类别数目根据阈值确定，不需要事先划分类别数目以及训练集训练，分类过程易于实现。 | ||
| 搜索关键词： | 场景视频 场景 分类法 视频场景 综合特征 阈值判定 关键帧 多特征融合 关键帧集合 结构化特征 场景分类 动态分类 分类过程 分类技术 分类结果 分类算法 纹理特征 稳定性强 颜色特征 阈值比较 阈值确定 鲁棒性 训练集 分类 准确率 视频 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于多特征的视频场景分类方法，其特征在于包括以下步骤：/nS1：输入场景视频片段，提取场景视频的关键帧集合；/nS2：对于每一个场景视频的关键帧集合的关键帧，计算其平均关键帧；/nS3：对每一个平均关键帧进行划分，分别得到各平均关键帧的感兴趣区域、次感兴趣区域和不感兴趣区域；/nS4：分别提取感兴趣区域和次感兴趣区域的场景多特征，场景多特征包括颜色特征和纹理特征；/nS5：利用多特征融合技术将颜色特征和纹理特征进行融合，获得场景视频的综合特征；/nS6：使用阈值判定分类法进行场景分类：将感兴趣区域ROI和次感兴趣区域SROI的综合特征分别与其对应的特征阈值比较，根据对比结果得到多个场景类别。/n
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