龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：新型显示与视觉感知石城实验室
摘要：本发明公开了一种基于SVM及运动特征提取的视频帧分类方法和系统，旨在高效且准确地对视频内容进行自动分析与归类。该方法将视频帧划分为四大类别：镜头固定、镜头切换、镜头跟随和大幅运动，通过运动特征矢量构建与SVM模型的集成应用，实现了对视频帧的分类。首先提取当前帧及上一帧图像并进行预处理，随后利用运动分析技术，如帧间差异检测、光流法等，提取出帧间运动特征，如运动强度、方向变化及连续性等。将这些特征组织成特征向量，作为支持向量机分类的输入。通过SVM模型训练过程，能够迅速而准确地判断其所属类别。本发明提高了视频处理的自动化水平和分类精度，为视频内容分析、监控系统、智能编辑等领域提供了强大的技术支持。
主权项：1.一种基于SVM及运动提取的视频帧分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将视频当前帧及上一帧图像转成灰度图，并计算帧差图和光流图；S2：从帧差图中计算运动幅度矢量，从光流图中计算运动方向矢量；S3：将运动幅度矢量和运动方向矢量拼接得到运动特征矢量，构建用于分类的特征矢量；S4：利用已标注帧类别的视频帧数据集作为训练样本，将构建好的特征矢量作为输入，训练SVM模型；S5：对于输入的新视频帧，根据步骤S1-S3进行特征提取，将得到的特征矢量输入训练好的SVM模型中，实现对其所属场景类型的自动分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新型显示与视觉感知石城实验室 一种基于SVM及运动提取的视频帧分类方法和系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号