时空域视频运动片段分割理论及应用--聚文网

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内容简介

视频片段分割是视频分析和基于内容的视频检索的重要步骤，也是生成浓缩视频的基础和前提。视频片段分割是按照特定的准则把视频序列分割成有意义的，且易于管理的结构单元。从时间轴上看，视频是由一系列连续的图像帧构成的集合，但是单独的视频帧很难表达一定的视频语义。因此，在视频分析中通常以镜头作为视频的基本处理单元，镜头边界检测在视频片段分割中得到了广泛的应用。但是基于镜头边界检测的视频片段分割算法主要适用于新闻、体育等具有特定结构的、经过人工编辑处理的视频。在监控视频中，视频镜头很少出现，因此，传统的基于镜头边界检测的视频片段分割算法并不适用。本书立足于监控视频运动片段分割的迫切需求，借鉴国内外先进的视频时域分割相关理论研究成果，结合课题组多年来的研究基础，开展了时空域视频运动片段分割理论与算法研究，该研究从一个全新的角度来审视视频运动片段分割问题，提出了一种基于视觉感知能量的视频运动片段分割方法，并将其应用到铁路、公安等监控视频中。

作者简介

张云佐，留美学者，2016年博士毕业于北京理工大学、获工学博士学位，同年到石家庄铁道大学工作、现任副教授、硕士生导师；研究方向为视频处理、大数据分析、复杂信息系统设计。主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等项目7项、参与项目5项，发表论文20余篇，申请及授权国家发明专利11项、实用新型专利4项，获计算机软件著作权19项，参编专著2部。学术兼职为中国计算机学会会员、中国自动化学会会员 CCF YOCSEF委员、美国CESASC会员、石家庄市应急管理信息化技术支撑专家、新一代信息技术期刊编委。IEEE TCSVT、IEEE ACESS、OE等国际期刊审稿人。

第1章绪论 1.1 概念 1.1.1 视频 1.1.2 监控视频 1.1.3 时空域 1.1.4 时域分割 1.2 监控视频运动片段分割的意义 1.3 应用场景 1.4 本章小结参考文献第2章理论基础 2.1 视频特征 2.1.1 空间特征 2.1.2 时间特征 2.2 模式识别 2.2.1 机器学习 2.2.2 模式识别系统设计 2.2.3 常见的分类算法 2.2.4 评估标准 2.3 图像预处理 2.3.1 空间域处理 2.3.2 频率域处理 2.3.3 经典的图像预处理 2.4 本章小结参考文献第3章视频时域结构化与分割 3.1 视频时域层次结构 3.2 视频时域分割 3.2.1 镜头分割 3.2.2 子镜头分割 3.2.3 场景分割 3.3 监控视频时域层次结构及分割 3.3.1 时域层次结构 3.3.2 时域分割示例 3.4 本章小结参考文献第4章视频时域分割算法 4.1 镜头分割算法 4.1.1 镜头边界检测系统 4.1.2 镜头突变检测 4.1.3 镜头渐变检测 4.1.4 总结 4.2 子镜头分割算法 4.2.1 子镜头分割算法描述 4.2.2 评估和测试集 4.2.3 测试结果 4.3 场景分割算法 4.3.1 特征 4.3.2 场景检测算法 4.3.3 评估和测试集

时空域视频运动片段分割理论及应用

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