基于多特征的视频场景分类方法
Abstract:
本发明涉及一种视频场景分类技术领域,是一种基于多特征的视频场景分类方法,包括S1提取场景视频的关键帧集合;S2计算每一个场景视频的平均关键帧;S3对每一个平均关键帧进行划分;S4提取场景多特征,场景多特征包括颜色特征和纹理特征;S5:利用多特征融合进行融合,获得场景视频的综合特征;S6:将综合特征与其对应的特征阈值比较进行场景分类,使用阈值判定分类法得到多个场景类别。本发明的阈值判定分类法充分利用了视频的结构化特征,在区分不同的场景时具有较高的准确率,分类结果稳定性强,是一种鲁棒性高的分类算法,具有动态分类的特点,分类的类别数目根据阈值确定,不需要事先划分类别数目以及训练集训练,分类过程易于实现。
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