《表1 电影、新闻、宣传视频镜头分割结果比较Tab.1 Comparison of shot segmentation results for a movie, news, campaign vide

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《多特征融合的视频镜头分割》

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表1给出了本文算法及其他3种对比算法在电影片段、新闻视频和宣传视频的测试结果。由表1中对电影视频的测试结果可以看出，本文算法的查全率和查准率分别为78.9%和92.3%，高于其他3种对比算法。这是由于文献[10]中搜索镜头中心位置的准确性较大地影响了镜头分割结果，因此其镜头分割结果不能令人满意；文献[12]在计算双向帧距离模型时，只简单采用了欧氏距离进行度量，无法适应视频内容和结构的复杂化，因此镜头边界检测准确率不高；文献[13]只考虑了视频帧全局特征，采用直方图比较法和模板匹配法进行镜头分割，导致分割算法性能不甚理想。本文提出通过融合直方图差异度量、空间差异度量和感知哈希度量等3种视频特征进行镜头有效分割，实现了视频帧间相似度的准确度量，从而可比较正确地判断是否发生镜头切换。新闻和宣传也有类似的实验结果。从表1的查全率和查准率等指标可知，在对3种不同性质的视频进行镜头分割中，本文算法的镜头边界检测性能都优于其他3种传统算法，可更加有效检测镜头边界。