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视频挖掘研究进展

计算机科学 2010年第10期37卷 11-15页

作者：代科学李强李国辉空军雷达学院预警监视情报系武汉430019 国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系长沙410073

视频挖掘技术近年来受到了国内外研究者的逐渐关注,但研究还处于初步阶段,实际的应用系统很少,有关概念、系统结构和技术方法仍需深入研究。在回顾国内外研究动态的基础上,对视频挖掘的研究现状进行了归纳、评述;探讨了视频挖掘的概念,... 详细信息

视频挖掘技术近年来受到了国内外研究者的逐渐关注,但研究还处于初步阶段,实际的应用系统很少,有关概念、系统结构和技术方法仍需深入研究。在回顾国内外研究动态的基础上,对视频挖掘的研究现状进行了归纳、评述;探讨了视频挖掘的概念,清理了视频挖掘与相关技术的联系与区别;展望了视频挖掘研究中的重点问题和解决思路。

关键词：多媒体数据挖掘视频挖掘数据挖掘

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视频挖掘:概念、技术与应用

计算机应用研究 2006年第1期23卷 1-4页

作者：代科学付畅俭武德峰李国辉国防科学技术大学信息系统与管理学院系统工程系湖南长沙410073

视频挖掘旨在提取视频数据的语义信息并挖掘出隐含其中的有用模式和知识,从而有助于提高视频的智能应用水平,通过资料分析和文献查证,详细总结并探讨了视频挖掘的概念、技术实现方法和应用领域,并指出了视频挖掘的研究挑战。

关键词：多媒体视频挖掘数据挖掘

DirectShow框架下对比度分辨率补偿的视频挖掘

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激光与红外 2011年第8期41卷 932-935页

作者：陈勇杨佳义谢正祥吕霞付谭超重庆邮电大学网络化控制与智能仪器仪表教育部重点实验室四川重庆400065 重庆医科大学生物医学工程研究室四川重庆400016

在DirectShow平台下,建立一个对比度分辨率补偿的变换Filter,实现低照度视频的底层挖掘。通过本地视频文件的挖掘实验,取得了良好的视觉效果,验证了对比度分辨率补偿算法用于低照度视频的底层图像挖掘的可行性与有效性。

关键词：低照度视频挖掘 DirectShow 对比度分辨率补偿

基于对比度分辨率补偿的自适应底层视频挖掘夜视系统

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2011年第5期23卷 597-601页

作者：陈勇谭超谢正祥吕霞付杨佳义重庆邮电大学网络化控制与智能仪器仪表教育部重点实验室重庆400065 重庆医科大学生物医学工程研究室重庆400016

在暗视觉环境下,常规视频采集设备采集的视频图像由于对比度低,人眼很难分辨清图像中的信息,给监控、刑侦、检测等工作带来了很大的困难。利用视频采集卡及其SDK软件开发包和人类对比度分辨率补偿算法,对暗视觉环境下的视频采集进行实... 详细信息

在暗视觉环境下,常规视频采集设备采集的视频图像由于对比度低,人眼很难分辨清图像中的信息,给监控、刑侦、检测等工作带来了很大的困难。利用视频采集卡及其SDK软件开发包和人类对比度分辨率补偿算法,对暗视觉环境下的视频采集进行实时自适应底层视频挖掘,使常规的视频采集设备具有夜视的功能,提高其夜间监控的能力。通过本系统来弥补常规视频采集设备在暗视觉环境下的缺陷,可以给安防领域带来更大的安全保障。

关键词：视频采集卡视频挖掘 SDK开发包对比度分辨率补偿

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基于运动特征的监控视频挖掘关键技术研究

基于运动特征的监控视频挖掘关键技术研究

作者：谢浩亮石家庄经济学院

学位级别：硕士

视频监控已在众多领域得到广泛应用，利用视频挖掘技术可以从海量视频数据中提取特征、进行有效的分析、发现高层语义知识和模式，实现对监控视频的自动化和智能化应用。目前，国内外对监控视频挖掘的研究刚刚起步，一些关键性问题如监... 详细信息

视频监控已在众多领域得到广泛应用，利用视频挖掘技术可以从海量视频数据中提取特征、进行有效的分析、发现高层语义知识和模式，实现对监控视频的自动化和智能化应用。目前，国内外对监控视频挖掘的研究刚刚起步，一些关键性问题如监控视频数据的特征提取、事件检测等尚未得到有效的解决。视频挖掘是从大量视频集中，发现有效的、新颖的、隐含的、有价值的、可理解的模式，即知识。从中得出事件的关联和趋向，为用户提供问题求解层次的辅助能力。视频挖掘的具体技术可以分为两种：视频结构挖掘和视频运动挖掘。视频结构挖掘，针对有结构的视频，以某种算法将视频划分为几个层次的结构单元，提取每个层次结构的可用特征和结构单元本身特征，最后根据各层次单元的相似性或其他规则，获得其构造模式以及体现的语义信息。视频运动挖掘，从视频中分割、跟踪运动对象，在这个过程中提取运动对象的本质特征和运动特征，以及这些特征之间的特征关联规则或者时空关系，得到运动对象特征的含义或者其行为趋向和事件模式，由此挖掘视频表达的高层语义信息。本文针对非结构化的场景监控视频，运用视频运动挖掘技术思路，从视频中提取视频对象，跟踪其运动，结合时间特性形成时间序列数据，并对其进行摘要生成、聚类和异常检测，实现了对监控视频数据进行挖掘的目的。本文主要在以下几个方面进行了创新性研究工作： 1）研究视频特征提取方法。提出基于帧差的背景更新算法和基于运动的时间序列提取算法，将视频的特征，以数据序列的形式表示出来，为后续视频摘要提取、聚类和异常检测提供保障。 2）研究视频摘要提取方法。提出基于小波变换的视频摘要提取算法，该算法可以形成多尺度的视频摘要，解决了以往不同情况下，对视频摘要长度不同需求的问题。 3）为减少人工查找视频异常情况的开销，提出基于K-均值算法的异常检测算法，通过理论分析和实验，验证了算法的有效性和优越性。

关键词：视频挖掘监控运动特征视频摘要

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基于特征的视频挖掘技术研究与应用

基于特征的视频挖掘技术研究与应用

作者：雷夏大连理工大学

学位级别：硕士

随着视频挖掘应用越来越广泛，要求对视频挖掘技术进行深入的研究。视频数据包含的各种视频特征以及根据特征数据得出的数据，不仅是建立视频数据库的基础，同时也是视频挖掘的必要条件。因此基于特征的视频挖掘技术是视频挖掘技术研究... 详细信息

随着视频挖掘应用越来越广泛，要求对视频挖掘技术进行深入的研究。视频数据包含的各种视频特征以及根据特征数据得出的数据，不仅是建立视频数据库的基础，同时也是视频挖掘的必要条件。因此基于特征的视频挖掘技术是视频挖掘技术研究的重要内容。本文是以基于特征的视频挖掘为研究背景，分析了基于特征的视频挖掘关键技术，并针对基于特征的视频挖掘技术中的两个部分进行了研究。第一部分是镜头边界检测过程中涉及剧烈运动视频的问题，第二部分对基于多模式融合的视频摘要进行了研究。视频种类多种多样，视频中可能包含剧烈运动，而镜头是视频序列的基本单元，镜头之间的变换主要包括突变(切变)和渐变两种形式，因此需要剧烈运动容忍的镜头边界检测算法。为此本文给出了双阈值二次帧差与过滤机制相结合的突变镜头检测算法，充分利用了二次帧差法对突变镜头边界检测的有效性，过滤机制的灵活性，在此基础上给出剧烈运动容忍的渐变镜头检测算法。通过大量实验并与现有算法进行比较分析，表明减弱了剧烈运动对镜头边界检测准确性的影响，达到了检测包含剧烈运动的视频中镜头边界的要求。视频摘要是对一个较长的视频文件的内容所进行的一个简短的小结，能够简洁表现视频的重要内容，目的在于帮助人们更快捷、更方便定位视频的重要信息，较好的解决信息爆炸问题。由于视频包括视频、音频等多种信息，单模式的视频摘要不能适应多信息的需要。因此本文将多模式融合方法应用于视频摘要中，以充分利用视频中的视频、音频、文本等信息。实验表明基于多模式融合的视频摘要方法得到较好的效果。

关键词：视频挖掘镜头边界检测视频摘要多模式

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基于视频挖掘的成熟期水稻图像处理算法研究

基于视频挖掘的成熟期水稻图像处理算法研究

作者：王轲安徽农业大学

学位级别：硕士

当前的水稻联合收割机，一般谷粒损失率均在2%-4%之间，甚至个别大型水稻联合收割机谷粒损失率高达10%以上。若能减少1%的损失率，按照平均亩产500kg来计算，目前全国水稻种植面积约4.3亿亩[1]，也就相当于增加水稻种植面积0.043亿亩，... 详细信息

当前的水稻联合收割机，一般谷粒损失率均在2%-4%之间，甚至个别大型水稻联合收割机谷粒损失率高达10%以上。若能减少1%的损失率，按照平均亩产500kg来计算，目前全国水稻种植面积约4.3亿亩[1]，也就相当于增加水稻种植面积0.043亿亩，如果按照水稻每公斤1.6元来计算，就可以减少34.4亿元的损失。分析水稻联合收割机产生谷粒损失的主要原因，主要是水稻成熟期密度是变化的，水稻联合收割机不能够实时的适应这种变化。另者传统的图像处理算法，在586计算上处理一帧图像一般需要1S钟左右，不能适应水稻联合收割机的实时性要求;水稻成熟期生长密度与水稻品种有关，且水稻的品种众多、新品种也不断涌现，如何用一种算法适应此种变化值得深入研究;其二，即使同一个品种，图像处理算法与光照、作物生长态势等环境因素均有关;研究一种算法，既能适应水稻联合收割机工作实时性要求，又能适应与水稻品种、光照等环境因素无关，是本算法重点解决的问题。其一，解决与水稻品种、光照等环境因素无关算法的思路，采用模板算法，大概过程如下：（1）实验田中随机选择4-6块区域，面积与实验标定的水稻图像检测面积相同，按照以前做的研究方法采集、标定。（2）根据采集的数据，以其均值、帧差均值等为模板参数。其二，解决水稻联合收割机对算法实时性的要求，采用图像关键帧技术解决。由于联合收割机本身就具备一定的对成熟期水稻生长密度的自适应性，只要检测到成熟期水稻生长特别密和特别稀的图像帧，然后通过自动控制技术控制水稻联合收割机的前进速度，例如特别密的水稻可通过减少联合收割机的前进速度，特别稀的水稻可通过增加联合收割机的速度，以维持联合收割机的喂入量密度不变。本文采用的主要算法中，基于直方图帧差法算法如下：（1）确定模板以后，在模板内选取的所有图像帧中，提取直方图中谷、叶对应的灰度值的像素数作为参考。（2）根据获得的视频序列，确定每一幅图像帧的直方图，与模板谷叶对应的灰度值的像素数的均值求差。（3）最后根据通过模板确定的全局阈值，进行检测，如果与模板差值的绝对值大于该阈值，则认为水稻的密度发生了变化。本文采用四种帧检测算法，平均处理一幅图像的时间是50ms-80ms，并通过仿真实验证明基于直方图的帧差法，平均每帧检测时间只要50ms。本算法由于采用了模板，解决了算法与作物品种及环境因素无关，且比传统图像处理算法（即一帧一帧处理）速度快16倍左右。本算法有待在水稻联合收割机上验证。

关键词：水稻密度视频挖掘镜头检测喂入量联合收割机

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一种针对视频监控的视频挖掘算法

一种针对视频监控的视频挖掘算法

作者：高美容河北工业大学

学位级别：硕士

针对视频监控中运动检测,在传统的背景法的基础上,提出一种基于视频分段的视频挖掘算法。算法采用自适应法来实时更新背景,根据输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧差异量,并根据帧差异量把视频帧进行分类,同时找到类的边界;根据获得... 详细信息

针对视频监控中运动检测,在传统的背景法的基础上,提出一种基于视频分段的视频挖掘算法。算法采用自适应法来实时更新背景,根据输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧差异量,并根据帧差异量把视频帧进行分类,同时找到类的边界;根据获得的类边界对视频序列图像进行分段,找到段边界,并根据提出的时间算法计算每一段的起止时间,作为段的一个属性,然后计算分段后的各个视频段的平均运动量,也作为段的一个属性,根据平均运动量采用模糊C均值算法进行聚类分组,最后根据拥挤模式和异常模式的判断办法,判断监控范围的拥挤模式和异常模式。论文采用时间轴的方式把监控范围各时段的拥挤模式和异常模式表示出来,使挖掘效果实现了可视化,在一定程度上提高了监控视频分析系统的智能应用。实验结果表明该挖掘算法对于室内走廊监控视频是有效的。

关键词：监控视频分段视频挖掘

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基于隐马尔可夫模型的新闻视频挖掘技术

淮阴工学院学报 2009年第5期18卷 34-38页

作者：丁瑾淮阴工学院计算机工程学院江苏淮安223003

视频挖掘作为多媒体数据挖掘的典型代表,成为研究的热点。界定了视频挖掘的概念,以新闻视频挖掘为例,对视频挖掘的过程进行了具体分析。利用隐马尔可夫模型(HMM)对新闻数据库进行视频挖掘,根据模型建立系统,通过实验证明对新闻视频中特... 详细信息

视频挖掘作为多媒体数据挖掘的典型代表,成为研究的热点。界定了视频挖掘的概念,以新闻视频挖掘为例,对视频挖掘的过程进行了具体分析。利用隐马尔可夫模型(HMM)对新闻数据库进行视频挖掘,根据模型建立系统,通过实验证明对新闻视频中特征值的平均检测率可达82.3%。

关键词： HMM 视频挖掘视频内容分析