基于3D DenseNet的视频镜头边界检测方法

张翔; 赵晓丽; 张嘉祺; 陈正; 张佳颖; 王国中

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基于3D DenseNet的视频镜头边界检测方法

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视频镜头边界检测(shot boundary detection,SBD)是视频检索中的关键预处理步骤,视频的每个帧段都全被归类为渐交、切变或不变。针对渐变镜头检测难度高和计算量过大的问题,本文提出了一种基于3D卷积和DenseNet相结合的深度镜头边界检测(DSBD)算法。该算法首先将视频分帧段随机分配标签,输入到3D DeseNet网络中,将具有相间标签的输出帧段合并,然后使用颜色直方图法测量帧段之间的巴氏距离来进行二次分类,最后能输出正确的帧段。通过在目前最常用的数据集UCF101_SBD和TRECVID以及最大的镜头检测数据集ClipShots上实验表明,该方法具有良好的检测效果,且计算时间较短,优于之前的算法。

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来源
《光电子．激光》 |2019年第10期|1103-1109|共7页
作者
张翔; 赵晓丽; 张嘉祺; 陈正; 张佳颖; 王国中;
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作者单位

上海工程技术大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
镜头边界检测; 3D卷积; DenseNet;

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