《表2 本文算法及与其它文献算法对比结果》
本文采用计算相邻帧间差值的均值和标准差的方法自适应设定阈值,自适应阈值的使用提高了算法性能,减少了人工确定最佳阈值的工作量和不确定性。为了验证自适应阈值切实提高了算法性能,减少了人工确定阈值的不确定性、不稳定性,我们将融合特征的自适应阈值多步比较镜头边界检测算法同融合特征多步比较镜头边界检测算法作对比。文献[16]提出基于遗传算法与模糊逻辑方法的镜头边界检测算法,文献[17]提出利用视频相邻帧的视觉相似性检测突变和渐变的方法。为了验证本文算法的有效性,我们又将本文提出的融合特征自适应阈值算法与文献[16]和文献[17]分别做了对比。比较结果见表2,其中ADA和FUS指的是本文提出的融合特征的自适应阈值多步比较镜头边界检测算法和融合特征多步比较镜头边界检测算法。
图表编号 | XD00137205700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.16 |
作者 | 李秋玲、赵磊、邵宝民、王雷、姜雪 |
绘制单位 | 山东理工大学计算机科学与技术学院、山东理工大学计算机科学与技术学院、山东理工大学计算机科学与技术学院、山东理工大学计算机科学与技术学院、山东理工大学计算机科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |