视频检索研究：场景分割与聚类算法的应用

""基于内容的视频检索的场景分割研究 .pdf" 本文主要探讨了基于内容的视频检索中的关键环节——场景分割技术。作者任晓峰分析了现有的场景分割算法，并在此基础上提出了一种新的方法。该方法利用帧图像的全局颜色特征和运动特征来计算镜头之间的相似度，这是通过度量不同帧间的颜色分布和动态变化来实现的。这种相似度计算有助于准确识别视频中的连续镜头。 接着，文章引入了镜头的迂回聚类算法。这是一种有效的镜头聚类方法，它能将具有相似特征的镜头归为同一类别，进而实现场景分割。迂回聚类算法的独特之处在于，它允许在聚类过程中进行反馈和调整，以优化分割结果，避免因过度分割导致的不必要复杂性。 为了进一步改善场景分割的效果，作者提出了一种处理过度分割问题的策略。当系统出现过度分割时，即一个场景被错误地划分为多个小片段，该方法能够识别并合并这些不应分开的场景，确保分割的准确性与合理性。 论文指出，基于内容的视频检索是解决大量视频数据管理和高效检索的关键。传统的基于关键字的检索方式已无法满足需求，而通过对视频内容的自动分析和索引，用户可以更直观地依据内容进行搜索。MPEG-7等多媒体内容描述接口的发展，为基于内容的检索提供了标准化的基础。 视频分割是视频检索的第一步，但仅以镜头为单位可能过于细致。因此，镜头聚类，即场景分割，成为了必要的后续步骤。场景（或称为视频片断、情节点等）是对镜头更高层次的抽象，它们包含了具有语义关联的镜头集合，能更好地反映视频中的故事线和事件。 这篇论文深入研究了基于内容的视频检索中的场景分割问题，提出了一套结合全局颜色和运动特征的镜头相似度计算方法，以及一种能有效处理过度分割的迂回聚类算法。这些方法对于提高视频检索的效率和准确性具有重要意义，为视频大数据时代的智能化管理提供了理论支持和技术参考。