一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法

摘要：

提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤波,在镜头转换部分形成具有显著特征的曲线图形.然后使用一种应用PSO算法的KNN分类器对这些曲线图形进行分类,最终实现对镜头转换的位置检测与类型识别.算法能够在同一步骤内完成对切变和渐变的检测,实验结果表明,该算法具有很好的精确度与召回率.

关键词：镜头边界监测、粒子群优化、KNN分类器

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60573182;高等学校博士学科点专项科研项目20060183042

在线出版日期：2008-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：246-250