检索结果-南通市图书馆

计算机研究与发展 2005年第7期42卷 1191-1197页

作者：王蓉蓉金万军吴立德复旦大学计算机科学与工程系媒体计算与Web智能实验室上海200433

视频中的标题文字通常在视频信息索引和检索中起到重要作用.提出了一种新的视频标题文字的检测算法.首先采用一种新的多帧结合技术来降低图像背景的复杂度,它基于时间序列对多帧图像进行最小(或最大)像素值搜索,搜索的具体方式由sobel... 详细信息

视频中的标题文字通常在视频信息索引和检索中起到重要作用.提出了一种新的视频标题文字的检测算法.首先采用一种新的多帧结合技术来降低图像背景的复杂度,它基于时间序列对多帧图像进行最小(或最大)像素值搜索,搜索的具体方式由sobel边缘图来决定.然后以块为单位来进行文字与非文字的分类,即用一扫描窗口对图像进行扫描,以sobel边缘为特征,判断其是否为文字.一个2级的金字塔被用来检测不同大小的文字.最后,提出一种新的迭代的文字区域分解方法,它能够更精确地定位文字区域的边界.实验结果表明,这种文字检测算法能够取得很高的精度和召回率.

关键词：标题文字检测视频多帧结合(MFI) sobel边缘迭代文字区域分解

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一种改进的视频标题检测与提取方法

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江西师范大学学报（自然科学版） 2008年第2期32卷 157-161,165页

作者：李雪龙封化民刘飚焦黎冰西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 北京电子科技学院北京100070

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要信息,该文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界.对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效率可达到... 详细信息

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要信息,该文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界.对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效率可达到80%左右.

关键词：基于内容检索标题文字检测多帧结合 sobel边缘文字识别

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基于动静态特征结合的运动目标跟踪算法研究

基于动静态特征结合的运动目标跟踪算法研究

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作者：孙忠武西华大学

学位级别：硕士

多目标跟踪中特征选择是跟踪稳定性的重要因素,是特征跟踪研究的热点问题。本文提出了采用动态特征和静态特征结合方式,分别获取运动目标的动态光流特征和静态局部边缘内侧灰度(gray)和梯度方向特征(edge),并选用柔性分块方式建立目标... 详细信息

多目标跟踪中特征选择是跟踪稳定性的重要因素,是特征跟踪研究的热点问题。本文提出了采用动态特征和静态特征结合方式,分别获取运动目标的动态光流特征和静态局部边缘内侧灰度(gray)和梯度方向特征(edge),并选用柔性分块方式建立目标的特征模型。实现了基于动静态特征结合的运动目标跟踪算法研究。本文要点如下:(1)采用混合高斯模型(GMM)获取运动区域,结合形态学操作对检测区域进行处理,得到完整的检测目标。(2)研究了Lucas-Kanade光流,采用正-反向光流最近邻算法,在此基础上提出了sobel边缘正-反向误差匹配方法,并结合运动方向一致性建立运动目标的动态特征模型。(3)将柔性分块方式和一阶边缘梯度方向、零阶沿梯度方向内侧灰度特征(G&E)绑定,建立运动目标的静态特征模型。(4)提出了动态特征与静态特征结合的特征匹配模型。将动态特征匹配的子块作为有效子块,有效子块内的静态特征为目标最终匹配特征,建立动静态结合的特征模型。(5)基于特征模型,建立多目标跟踪管理方案和在有遮挡情况跟踪定位匹配机制,实现多目标运动跟踪。采用单一的静态特征或动态信息对目标跟踪不稳定。本文结合对跟踪现状的研究,提出动静态特征相结合的特征模型,建立多目标跟踪算法框架实现了跟踪,并用PETS数据和自采数据进行了测试,结果显示:本文算法在运动目标发生遮挡情况下跟踪具有可行性。

关键词：多目标跟踪 sobel边缘正反向误差 G&E特征柔性分块

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数字视频中的语义提取分析与研究

数字视频中的语义提取分析与研究

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作者：李雪龙西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着网络技术的迅猛发展,国际互联网不但在个人生活中扮演着重要角色,而且对政府公务和商务活动带来着重要的变化。但在信息的海洋中,还夹杂着一些不良内容的浮渣,它们给社会带来相当大的“不良信息冲击”。因此,互联网信息内容安全在... 详细信息

随着网络技术的迅猛发展,国际互联网不但在个人生活中扮演着重要角色,而且对政府公务和商务活动带来着重要的变化。但在信息的海洋中,还夹杂着一些不良内容的浮渣,它们给社会带来相当大的“不良信息冲击”。因此,互联网信息内容安全在社会生活和国家安全等方面都占据了非常重要的位置。视频数据包含丰富的语义内容,视频语义分析是多媒体信息安全的重要研究内容。作为视频的一种高级语义线索,视频中的标题文字所包含的信息对于理解视频的内容是很有价值的。如何从视频中检测标题文字,并进行文字图像的二值化,识别等是抽取文字信息的关键问题。本论文阐述作者在这几方面的研究成果。通常的文字检测算法仅仅关注对视频中文字出现位置的检测,本文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界。该算法分以下六个主要步骤:多帧结合,边缘检测,文字区域迭代分解,文字事件发生时间检测,图像二值化以及OCR识别。对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效性可达到80%左右。

关键词：信息内容安全标题文字检测多帧结合 sobel边缘文字识别

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数字视频中标题文字的检测与提取

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北京电子科技学院学报 2007年第4期15卷 23-27,12页

作者：李雪龙封化民刘飚焦黎冰西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 北京电子科技学院北京100070

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要的信息,本文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界。对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效性可达... 详细信息

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要的信息,本文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界。对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效性可达到80%左右。

关键词：文字检测新闻视频多帧结合 sobel边缘文字识别

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