视频镜头的底层特征以及语义分析

摘要：

本文在研究了视频的关键帧选取和视频特征提取技术的基础上，首先提出了一种基于内容的视频镜头分类方法，并将其应用于动漫/真人和足球比赛的视频镜头的分类，使用RBF核的支持向量机(SVM)作为分类器达到了7.57％的平均错误概率。为了减小底层特征和语义特征的语义鸿沟，接下来本文尝试着提取足球比赛视频的语义特征，并利用提取的球场区域和边缘区域特征，对其进行分类，最终的误查率控制在16％之内。

关键词： 视频分类 底层特征 语义分析 特征提取

作者: 沈航 王士林 李生红

作者单位: 上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海，200240 上海交通大学信息安全工程学院，上海，200240

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国信息和通信安全学术会议(CCICS”2009)

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 338-344

在线出版日期: 2009-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）