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公开(公告)号：CN103269436B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201310187650.7
申请日：2013-05-20
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种2D-3D视频转换中的基于边缘点分类的关键帧选择方法，该关键帧选择方法具体包括以下几个步骤：(1)将输入的2D视频分成若干个视频片段；(2)分析各输入视频片段前、背景物体的颜色区别，选择候选关键帧；(3)计算候选关键帧中前景物体的面积，根据前景的面积选择新的候选关键帧；(4)对新的候选关键帧中每一帧的边缘点根据Lipschitz指数进行分类，根据第三类边缘点的数量选择最优的关键帧。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102938152B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201210389658.7
申请日：2012-10-15
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供一种视频监控中的背景建模方法，该方法采用单高斯模型进行背景建模，所述单高斯模型的学习速率随着视频帧颜色和纹理特征的变化而变化。可变的学习速率使得前景物体不会融入背景，背景的光线变化却能很好的更新到新的背景中来。这样有效地提高了提取背景的有效性。视频帧的颜色空间采用了HSL空间，把颜色和亮度分立，可变的学习速率是基于颜色和纹理特征进行变化的，使得前景物体不被融入背景；由于没有用到亮度特征，背景的亮度变化又能很好地更新到背景中。
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公开(公告)号：CN102945549A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210389693.9
申请日：2012-10-15
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了一种基于流形学习的镜头分割方法。该方法利用流形降维对视频中的每个帧进行降维，求出每两帧的相关系数，利用其构成一个权重矩阵；再从视频中任选一个查询帧，求出视频中和查询帧相关的和不相关的视频帧集合，根据这两个视频帧集合生成相应的权重矩阵；从而根据这三个权重矩阵，得到流形降维的变换矩阵，将视频帧序列中的每个视频帧通过所得的变换矩阵即得到原视频的低维特征。最后，通过对这些低维特征之间欧氏距离比较对视频进行镜头分割。实验结果表明，本发明中提出的方法可以很好地实现视频镜头分割。
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公开(公告)号：CN102945549B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210389693.9
申请日：2012-10-15
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了一种基于流形学习的镜头分割方法。该方法利用流形降维对视频中的每个帧进行降维，求出每两帧的相关系数，利用其构成一个权重矩阵；再从视频中任选一个查询帧，求出视频中和查询帧相关的和不相关的视频帧集合，根据这两个视频帧集合生成相应的权重矩阵；从而根据这三个权重矩阵，得到流形降维的变换矩阵，将视频帧序列中的每个视频帧通过所得的变换矩阵即得到原视频的低维特征。最后，通过对这些低维特征之间欧氏距离比较对视频进行镜头分割。实验结果表明，本发明中提出的方法可以很好地实现视频镜头分割。
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公开(公告)号：CN103269436A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310187650.7
申请日：2013-05-20
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种2D-3D视频转换中的基于边缘点分类的关键帧选择方法，该关键帧选择方法具体包括以下几个步骤：(1)将输入的2D视频分成若干个视频片段；(2)分析各输入视频片段前、背景物体的颜色区别，选择候选关键帧；(3)计算候选关键帧中前景物体的面积，根据前景的面积选择新的候选关键帧；(4)对新的候选关键帧中每一帧的边缘点根据Lipschitz指数进行分类，根据第三类边缘点的数量选择最优的关键帧。
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公开(公告)号：CN102938152A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210389658.7
申请日：2012-10-15
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供一种视频监控中的背景建模方法，该方法采用单高斯模型进行背景建模，所述单高斯模型的学习速率随着视频帧颜色和纹理特征的变化而变化。可变的学习速率使得前景物体不会融入背景，背景的光线变化却能很好的更新到新的背景中来。这样有效地提高了提取背景的有效性。视频帧的颜色空间采用了HSL空间，把颜色和亮度分立，可变的学习速率是基于颜色和纹理特征进行变化的，使得前景物体不被融入背景；由于没有用到亮度特征，背景的亮度变化又能很好地更新到背景中。
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