發(fā)布時間：2025-03-18 04:59

　　暴力鏡頭檢測是多媒體視頻領(lǐng)域一項極其重要的任務(wù),具有較高的研究價值和現(xiàn)實(shí)意義。目前多媒體視頻的數(shù)量與日俱增,這給暴力鏡頭檢測的速度帶來了更高的要求。而且暴力鏡頭涉及的語義類型眾多,包括打斗、尖叫、爆炸等,這也給暴力鏡頭檢測任務(wù)帶來了極大的挑戰(zhàn)。當(dāng)下絕大多數(shù)研究只涉及到某一種暴力類型,檢測的種類相對單一,而且準(zhǔn)確率較低,因而亟需面向多種語義類型的暴力鏡頭快速檢測技術(shù)。首先,本文基于暴力的出現(xiàn)一般以鏡頭為最基本單位的原則,對多媒體視頻進(jìn)行了鏡頭分割,然后對單個鏡頭進(jìn)行暴力識別。視頻序列的鏡頭分割是視頻檢索中的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對傳統(tǒng)鏡頭分割方法在單一場景下分割效果差、對于漸變鏡頭檢測準(zhǔn)確率低等問題,本文出了一種基于視覺認(rèn)知機(jī)理的視頻鏡頭分割方法。該方法利用分塊顏色直方圖強(qiáng)化視覺顯著區(qū)域,突出前后幀之間的差異特征,進(jìn)一步高在單一場景下檢測鏡頭切換的準(zhǔn)確率。此外,基于人類對于視頻圖像亮度的視覺感知規(guī)律,利用滑動窗內(nèi)相鄰多幀之間的差異來捕捉鏡頭漸變時亮度的變化規(guī)律。與傳統(tǒng)方法相比,本文所出的算法取得了較好的分割效果,具有較高的查準(zhǔn)率和查全率。其次,本文分別從視覺通道、聽覺通道、視聽雙通道對于單個鏡頭...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1論文主要框架及結(jié)構(gòu)安排圖

取常見的音頻特征為主，很少有結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的方案。因此，在聽覺通道結(jié)合目前主流的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對于暴力鏡頭檢測任務(wù)是一個全新的思路，并且對于視覺和聽覺通道的特征融合也會供一定的幫助。1.4本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排本文將圍繞多媒體鏡頭分割和暴力鏡頭檢測兩個方面進(jìn)行相關(guān)技術(shù)的....

圖2-1突變鏡頭示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文2.3基于視覺顏色分塊直方圖的突變鏡頭檢測方法本文基于視覺認(rèn)知機(jī)理對于突變鏡頭檢測方法進(jìn)行了深入研究。在突變鏡頭檢測方面，本文出了視覺顏色分塊直方圖檢測方法，有效解決了同一場景下不同鏡頭切換帶來的準(zhǔn)確率低等問題。2.3.1顏色直方圖方法介紹在檢....

圖2-2HSV顏色模型示意圖

圖2-1突變鏡頭示意圖視頻幀差異時，常采用的衡量標(biāo)準(zhǔn)是顏色直方和鏡頭內(nèi)物體的運(yùn)動不敏感。顏色直方圖是其橫坐標(biāo)表示了各個不同大小的區(qū)間，而縱素總數(shù)占所有像素個數(shù)的百分比。它述的例，而并不關(guān)心每種色彩所處的空間位置。而類感覺顏色的方式，封裝了關(guān)于顏色的信息轉(zhuǎn)換為HSV顏色空....

圖2-3視頻幀分塊示意圖

圖2-3視頻幀分塊示意圖圖像如圖2-4所示，經(jīng)過上述的意圖圖2-5原進(jìn)行分塊后，計算出相鄰兩幀圖V通道）的顏色直方圖差異，如25501(,)()()2mimjmkdijHkHk==

本文編號：4036040