公开(公告)号：CN110188625A

公开(公告)日：2019-08-30

申请号：CN201910391728.4

申请日：2019-05-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李晨晗 ,  李荣鹏 ,  赵志峰 ,  张宏纲

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的视频精细结构化方法，属于多媒体内容处理领域。该视频精细结构化方法包括：首先通过颜色特征HSV进行视频镜头边界初检；然后建立等尺寸矩形分块前提下的融合特征向量，引入自适应阈值进行候选镜头边界复检；通过聚类算法将镜头集合聚类进行场景分类；通过比较帧与场景平均特征的差异提取场景中的关键帧；最后将镜头集合、场景集合和关键帧集合等结构化信息存储至内容服务器，方便用户在数据库中进行信息检索。本发明在设计上降低了流程时耗，选取的特征符合人眼注意特性，兼顾局部信息和全局信息，提高了准确率。

公开(公告)号：CN110188625B

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN201910391728.4

申请日：2019-05-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李晨晗 ,  李荣鹏 ,  赵志峰 ,  张宏纲

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的视频精细结构化方法，属于多媒体内容处理领域。该视频精细结构化方法包括：首先通过颜色特征HSV进行视频镜头边界初检；然后建立等尺寸矩形分块前提下的融合特征向量，引入自适应阈值进行候选镜头边界复检；通过聚类算法将镜头集合聚类进行场景分类；通过比较帧与场景平均特征的差异提取场景中的关键帧；最后将镜头集合、场景集合和关键帧集合等结构化信息存储至内容服务器，方便用户在数据库中进行信息检索。本发明在设计上降低了流程时耗，选取的特征符合人眼注意特性，兼顾局部信息和全局信息，提高了准确率。