基于3D DenseNet的视频镜头边界检测方法
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(上海工程技术大学,上海 201600)

作者简介:

赵晓丽(1975-),女,工学博士,副教授,研究生导师,主要 从事视频与图像处理、模式识别、计算机视觉、智能计算方法的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(61772328) (上海工程技术大学,上海 201600)


Vedio shot boundary detection method based on 3D denseNet
Author:
Affiliation:

(Shanghal Univerity of Engineering Science,Shanhai 201600,China)

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    摘要:

    视频镜头边界检测(shot boundary detection,SBD )是视频检索中的关键预处理步骤,视频的每个帧段都全被归类为渐交、切变或不变。针对渐 变镜头检测难度高和计算量过大的问题,本文提出了一种基于3D卷积和DenseNet相结合的深 度 镜头边界检测(DSBD)算法。该算法首先将视频分帧段随机分配标签,输入到3D DeseNet网络 中,将具有相间标签的输出帧段合并,然后使用颜色直方图法测量帧段之间的 巴氏距离来进行二次分类,最后能输出正确的帧段。通过在目前最常用的数据集UCF101_SBD 和TRECVID以及 最大的镜头检测数据集ClipShots上实验表明,该方法具有良好的检测效果,且计算时间较短, 优于之前的算法。

    Abstract:

    Video shot boundary detection (SBD) is a crucial pre-pr ocessing step in video retrieval,each segment of frames is classified as either sharp,gradual or no transition.The difficulty of gradual shot detection and hug e amount of calculation has always been difficult problems to solve.Aiming at the problems of high difficulty of gradual shot detection and huge amount of calculation,we present a doop shot boundary detection on (DSBD) algorithm based on 3D convolution and DenseNet.Firs tly,we divide videos into the segments of frames and give random labels.Then we input the segments into 3D DenseNet and merge the output segments with the same label.We use color histog ram to measure the Bhattacharyya distance between these segments.Finally,we ou tput the correct segments.By doing experiments on the most frequently used data sets UCF101_SBD,TRECVID and largest datasets ClipShots currently,they show that this method has a good detection effect and s horter calculation time,which is better than the previous algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张翔,赵晓丽,张嘉祺,陈正,张佳颖,王国中.基于3D DenseNet的视频镜头边界检测方法[J].光电子激光,2019,30(10):1110~1115

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  • 收稿日期:2019-04-19
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  • 在线发布日期: 2019-12-04
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