基于卷积神经网络的镜头边界检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610670319.4
IPC分类号：G06T7/13
申请日期：
2016-08-15
申请人：
上海交通大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于卷积神经网络的镜头边界检测方法
申请号	CN201610670319.4	申请日期	2016-08-15
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-01-11	公开/公告号	CN106327513A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/13 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/13 边缘检测〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;3查看分类表>
申请人	上海交通大学	申请人地址	上海市闵行区东川路800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海交通大学	当前权利人	上海交通大学
发明人	宋利;许经纬;解蓉
代理机构	上海汉声知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络的镜头边界检测方法，所述方法将视频分段，计算各段局部阈值，排除段内亮度距离低于阈值的段，对高于阈值的段进行两次二分处理，根据候选段和二分处理得到的小段的段内亮度距离的关系排除不含镜头边界的段，并对衡量结果进行分类得到突变边界候选段和渐变边界候选段；用卷积神经网络提取段内每帧的特征并利用特征间的余弦距离衡量帧间相似度；对突变边界候选段，根据连续两帧的帧间相似度和候选段首末帧的帧间相似度的关系确定该段是否存在突变边界及位置；对渐变边界候选段，计算绝对距离差并绘制曲线，进而确定该段是否为渐变边界并将相邻的渐变边界融合。本发明能准确的检测突变镜头边界和渐变镜头边界。

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