计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (09): 2560-2563.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02560

• 图形图像技术 • 上一篇    下一篇

视频结构化描述模型

符茂胜1,2*,罗斌2,吴永龙2,孔敏1   

  1. 1.皖西学院 信息工程学院,安徽 六安 237012;
    2.计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学),合肥 230039
  • 收稿日期:2012-03-14 修回日期:2012-05-20 发布日期:2012-09-01 出版日期:2012-09-01
  • 通讯作者: 符茂胜
  • 作者简介:符茂胜(1972-),男,安徽六安人,副教授,博士,主要研究方向:模式识别、视频分析; 罗斌(1963-),男,安徽宁国人,教授,博士生导师,博士,主要研究方向:模式识别、图像处理; 吴永龙(1986-),男,安徽庐江人,硕士研究生,主要研究方向:模式识别、视频分析;孔敏(1964-),男,安徽金寨人,教授,博士,主要研究方向:模式识别、图像处理。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(61073116);安徽省教育厅自然科学重点科研计划项目(KJ2010A326,KJ2011ZD10)

Structural description model for video

FU Mao-sheng1,2*,LUO Bin2,WU Yong-long2,KONG Min1   

  1. 1.School of Information Engineering,West Anhui University,Lu'an Anhui 237012,China;
    2.Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education (Anhui University),Hefei Anhui 230039,China
  • Received:2012-03-14 Revised:2012-05-20 Online:2012-09-01 Published:2012-09-01

摘要: 如何有效地表示视频一直是多媒体领域的研究热点和难点。提出一种视频结构化描述模型,其基本思想是:利用视频的内蕴结构特点,以视频镜头作节点,以镜头间的相似度作边权,构建视频关联图模型,并提取视频关联图的谱特征,包括主分量特征、特征模容量、特征模周长、Cheeger常数、模间邻接矩阵、模间距离等。视频聚类和检索实验表明,视频结构化描述模型是可行的和有效的,其中主分量谱特征更表现了良好的性能。

关键词: 视频关联图, 图谱, 聚类, 主成分分析

Abstract: How to present video effectively is the focus and difficulty in the field of multimedia research. A structural description model for video was proposed in this paper. Using the intrinsic structural characteristics of video, the video correlative graph model was constructed, with the shots of video as vertexes of graph, and the similarity between shots as arcs. The spectral properties of video correlative graph were extracted, including the leading eigenvalues, the eigenmode perimeter, eigenmode volume, Cheeger number, inter-mode adjacency matrices and inter-mode edge-distances. Video clustering and video surveillance experiments show the structural description model for video is feasible and effective, and the leading eigenvalues show better performance.

Key words: video correlative graph, graph spectrum, clustering, Principal Component Analysis (PCA)

中图分类号: