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1、电视广告单元分割技术研究电视广告单元分割技术探讨 本文关键词：电视广告，技术探讨，分割，单元电视广告单元分割技术探讨 本文简介：摘要:本文基于视频特征，对电视广告单元分割技术进行了探讨。对广告视频的检测算法框架流程绽开深化分析。综合切变镜头检测算法以及消隐镜头，结合区域特征重要性对其进行划分，形成不同的镜头合集，在分类特征的基础上提取镜头。并分析了视频广告在时间、内容上的连续性，此外完善了广告镜头后期处理机制，全面消退错误镜电视广告单元分割技术探讨 本文内容：摘要:本文基于视频特征，对电视广告单元分割技术进行了探讨。对广告视频的检测算法框架流程绽开深化分析。综合切变镜头检测算法以及消隐镜头，结
2、合区域特征重要性对其进行划分，形成不同的镜头合集，在分类特征的基础上提取镜头。并分析了视频广告在时间、内容上的连续性，此外完善了广告镜头后期处理机制，全面消退错误镜头。此外还特地制定了镜头整合算法。此外还特地制定了镜头整合算法，合并广告镜头，以产出广告视频片段。关键词:消隐镜头;切变镜头;视频特征;分割技术;电视广告1引言在计算机众多视觉应用中，从视频序列中提取出运动前景对象特别关键1。近年来，计算机视觉技术获得进一步发展，相应出现多种视频对象分割方法2。视频广告的存在意义是将商业信息传播出去，在这个过程中是有肯定时间限制的，因此我们须要将其限制在肯定时间当中，尽可能多的呈现多元化的商业信息，
3、让阅读者能够全面驾驭自己想要获得的信息。因此，观众是广告的受众群体，也是最重要的衡量标准3。对于视频广告段内的镜头来说，与一般节目内镜头的差异主要体现在持续时间较短方面4。通常状况下，相比于影视、新闻节目等，视频中广告段落特包括镜头切换快、图像颜色艳丽、关键帧极难抽取、对象繁杂、图像噪声大、内部镜头切换率较高。因为有丰富的广告类型，因此可以在规定当中对视频数据进行检测，在时间轴的基础上统计分析针镜头频率的运用状况，从视频数据中对视频广告进行定位5。本文基于视频特征，对电视广告单元分割技术进行了探讨。2电视广告的特点一般来说，广告段落时电视广告的主要播出形式，通常会插播在各种电视节目当中。电视广
4、告与其他节目相比，其优势主要体现在色调丰富、镜头变换频率高、多样化的镜头表现渐变手法等，同时其波动性和音频能量都比较高。广告单元是构成广告段位的基本元素，对于音视频来说，在切换广告单元的过程中，可能会迎来特别显著的改变。画面切换是呈现视觉切换的重要因素，部分广告名称、广告上表以及静止帧也也会不断的出现在广告结尾处。音频能量在一个广告单元内部状态会相对稳定，在进行广告单元间的切换时，音频能量会出现骤减，且会有短暂静音段出现。因此，视频的改变在广告单元边界处表现出画面切变，与其他位置相比，音频短时能量相对较低，通常会出现小段静音;在各广告单元内部，不会同时出现这两个特征。因而，通过检测视频切变静音
5、及镜头，可对广告单元边界进行确定。3视频广告检测框架本探讨基于区域特征，制定出的检测算法主要为切变镜头以及消隐镜头等。同时对视频数据进行分割，形成合集操作，设定镜头检测阈值，此时须要借助到ayleigh分布的阈值自适应法，在该方法的基础上尽可能增加阈值选取的精确性。同时，要在镜头鲁棒性分类特征而存在镜头的基础上，充分结合支持向量机分类器，完成相应的镜头把控目的。基于分类的同时，还须要对食品广告段的内容、时间进行把控，确保其具有连续性和一样性等特征，完善广告镜头后期处理机制，此外还特地制定了镜头整合算法，通过视频广告自身特点，将错误分类误差消退。并将广告镜头进行合并，形成多个视频广告序列。图1视
6、频广告检测框架。4基于视频广告镜头特征的场景分割切变镜头、消隐镜头是切变场景当中所运用的两种主要镜头变换方式。镜头变换主要方式是切变镜头，去在场景变换中大量存在;在效果制作当中，视频广告常常会应用消隐镜头的手段，比如常常会用在化妆品的效果当中进行展示。通过检测这两种镜头，将包含在广告的视频数据进行分割，构成镜头的单元合集，从而更好的将镜头统计特性计算出来，对视频广告序列进行匹配性检测。在镜头切换方式变换的基础上，组建出镜头边界，从而传递给视频视察者内容改变的意义和特征，也就边界得出现是因视频内容切断转换形成的，因而，从内容的角度动身，算法检测边界和视觉切断转换之间应当存在显著的关联性。在检测算
7、法当中，须要确定其特征，从而有效对相邻帧之间的内容改变绽开有效的衡量，例如形态、颜色以及纹理等，须要将其应用在视频帧的描述当中;结合距离标准计算相邻帧的内容差异，从而得出D(k，k+1)即为距离差值，k表示帧序号，判决过程需结合阈值进行操作，在帧间距离差值D(k，k+1)当中，假如该数值大于预先设定的阈值，此时相邻帧之间即为存在镜头变换，否则则不存在这种状况。41切变镜头检测切变两个镜头的过程中，须要实行干脆连接的手段处理两个镜头，此时将不存在视频编辑特效等操作。总的来说，两帧图像的模式和镜头切变之间存在紧密的相关性。这就意味着，其差异性是势必存在的;所以，镜头帧图像与相邻的帧图像之间存在相互
8、呼应的关系，同时也传递着镜头突变的信息。现阶段，在镜头突变的检测过程中，所运用的方法为图像分割边界法，尽可能的发挥镜头间不连续性的特征，结合某种特征量来表征视频中帧图像的视觉内容，对视觉内容改变实行有效的衡量手段，确保其数据量的改变状况是正确的。根据以下步骤绽开操作:对提取特征进行确定;将相邻帧的特征值差值进行计算;第三分析对比特定阈值和该差值之间的大小关联性;最终确定相邻两帧镜头是否处于头一个镜头当中，此时就须要借助镜头边界的检测手法。42直方图比较算法想要将图像视觉内容呈现出来，必需借助灰度和像素亮度值的作用。因此，对其灰度差值和全部像素亮度进行计算是确定相邻两帧画面视觉差异的重要手段。然
9、而须要留意的是，这种方法由于自身的缺陷，往往会出现镜头误检的操作。通过基于像素统计信息，对相邻帧灰度差值进行计算，想要克服该方法的缺陷，可以将其与直方图比较算法相结合。一个摄像机镜头完成拍摄动作后，画面会干脆反映在镜头当中，也就是说全局视觉相同元素会体现在相邻帧当中，也就是说其灰度分布显示出相像性。在直方图上，其表现出在同一镜头内，相邻帧间直方图具有较小差异;在不同镜头中，帧间的直方图具有较大差异。灰度直方图统计、彩色直方图统计法均是直方图统计方法当中常用的方法。在灰度直方图比较算法当中，该检测算法表现出全局特征切变镜头的意义，总的来说计算过程中是以单元灰度作为计算基础的，一旦发生改变，此时灰
10、度在边缘改变当中也会存在突变现象。亮度改变是通过相邻帧灰度差肯定值D呈现出现的。Hf(x，y，t)，k代表帧统计直方图，也是该方法的运营基础，f(x，y，t)表示t时刻的图像帧，帧内像素序号表示为k，k=0，1，2，n，灰度差值的计算过程如式(1)所示。42广告镜头的重定界算法本文对55个含有视频广告段的电视节目进行广告持续时间统计，其最长视频广告95s，平均时间为45s。因而，本文结合视频广告持续特征，能够精确界定视频广告镜头边界。所以，最终制定以下算法流程:43基于局部特征时变一样性的检测算法在广告制作中，消隐镜头是渐变镜头常采纳的一种，为精确对消隐镜头进行检测，本探讨制定出基于局部特征绽
11、开的时变一样性检测算法。对于连续数帧的操作当中，镜头消隐区间和小区域平均复原改变存在一样性特征。因而，本文通过累积值检测消隐镜头。其中在对相邻两帧灰度直方图差值进行计算时，采纳区域m，i(1616像素块)进行，其中，第m帧中的第i个区域用m，i表示。44广告镜头的合并算法合并多元化的广告镜头，进而生成视频广告段，从而可获得完整视频广告段。因一段电视节目中，包含的视频广告段有数个部分，因而在进行合并时，应遵循合并原则。合并算法遵循的原则为:一是若连续的广告镜头多于五个，则应合并成一个视频广告段，若比五个小，则对距离最近的广告段进行定位。视频广告段的并入要求为，广告段内包含不超过三个的镜头;二是假
12、如两段连续视频广告段间的镜头比三个少，此时对其进行合并，形成完整的视频广告段;三是重复上述合并操作，直至完成整个操作过程。通过这些操作，能够避开出现分类错误，并获得最终的视频广告片段。5试验结果及分析整个试验当中，将国内35段来自不同省份的电视节目进行整理剪辑。本系统通过切变镜头检测算法计算三段不同电视节目视频，最终得出的结果如表1所示。由表1可知，本文检测算法得出以下结论:共有805个切变镜头，其中有794个是正确的。站在全局直方图检测算法的基础上，得出760个镜头，751个为正确镜头。由表2可知，本文实行切变镜头检测的对象为十段电视节目825个切变镜头片断。检测结果表明，视频A查全率为90
13、18%，正确率为9455%，视频B查全率为9378%，正确率为9451%。图2为电视节目视频A的广告检测结果。6结语本文基于视频特征，对电视广告单元分割技术进行了探讨。对广告视频的检测算法框架流程绽开深化分析。综合切变镜头检测算法以及消隐镜头，结合区域特征重要性对其进行划分，形成不同的镜头合集，在分类特征的基础上提取镜头。并分析了视频广告在时间、内容上的连续性，此外完善了广告镜头后期处理机制，全面消退错误镜头。此外还特地制定了镜头整合算法，合并广告镜头，以产出广告视频片段。作者：邓海生 单位：西京学院 信息工程学院第8页 共8页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页