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公开(公告)号：CN1710563A
公开(公告)日：2005-12-21
申请号：CN200510084213.8
申请日：2005-07-18
Applicant: 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正技术研究院有限公司 , 北京大学计算机科学技术研究所
Abstract: 本发明属于视频分析和检索技术领域，具体涉及一种重要新闻事件检测和摘要的方法。现有的视频摘要方法主要是针对一段视频进行摘要，但如何在多个电视台或电视频道的新闻视频数据库里，自动检测重要新闻，并按照重要度从高到低形成用户指定时间的新闻摘要，现有技术并没有涉及。本发明首先使用视频事件相似度的度量方法，计算出新闻视频库里所有新闻事件的相似度；然后，使用聚类算法，把同一新闻事件的不同报道分割为一个个聚类；最后，根据每个事件聚类中的成员数目及播报的频道和时间，自动检测重要新闻事件，并按照重要度高低，形成用户指定时间的新闻摘要。实践结果表明，本发明能够有效检测重要新闻并形成相应的新闻摘要。
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公开(公告)号：CN1477600A
公开(公告)日：2004-02-25
申请号：CN03150127.3
申请日：2003-07-18
Applicant: 北京大学计算机科学技术研究所 , 北京北大方正技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于视频检索技术领域，具体涉及一种基于内容的镜头检索方法。现有的基于内容的镜头检索方法往往存在着检索准确率不高的问题。针对现有技术中存在的不足，本发明首次将图论最优匹配的Kuhn_Munkres方法用于镜头检索。与现有方法相比，本发明提出的方法强调在一一对应的前提下，全面客观地度量两个镜头的相似度。把两个镜头的相似度度量建模为一个带权的二分图：镜头中的每一帧看成二分图的一个结点，两个镜头之间任意帧的相似值作为边的权值。在一一对应的前提下，利用Kuhn_Munkres方法求出该二分图的最大权，以此作为两个镜头的相似值。考虑到检索速度问题，提出了两个改进方法。实验对比结果证实了本发明在镜头检索中的优异表现。
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公开(公告)号：CN1252647C
公开(公告)日：2006-04-19
申请号：CN03150127.3
申请日：2003-07-18
Applicant: 北京大学计算机科学技术研究所 , 北京北大方正技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于视频检索技术领域，具体涉及一种基于内容的镜头检索方法。现有的基于内容的镜头检索方法往往存在着检索准确率不高的问题。针对现有技术中存在的不足，本发明首次将图论最优匹配的Kuhn_Munkres方法用于镜头检索。与现有方法相比，本发明提出的方法强调在一一对应的前提下，全面客观地度量两个镜头的相似度。把两个镜头的相似度度量建模为一个带权的二分图：镜头中的每一帧看成二分图的一个结点，两个镜头之间任意帧的相似值作为边的权值。在一一对应的前提下，利用Kuhn_Munkres方法求出该二分图的最大权，以此作为两个镜头的相似值。考虑到检索速度问题，提出了两个改进方法。实验对比结果证实了本发明在镜头检索中的优异表现。
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