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J-GLOBAL ID：201902235549735048   整理番号：19A2057487

SURFとSIFT特徴に基づくビデオショットセグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Shot segmentation technology based on SURF features and SIFT features

著者 (4件)： Zhang Haosu (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Zhu Xiaolong (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Hu Xinzhou (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Ren Honge (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜150040;黒竜江省林業智能装備工程研究中心,黒竜江哈爾浜150040)
資料名： Yejing yu Xianshi  (Yejing yu Xianshi)
巻： 34  号： 5  ページ： 521-529  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1519A  ISSN： 1007-2780  CODEN： YYXIFY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ビデオショット分割処理において、SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)の特徴は、そのスケール、回転不変性などの多くの利点を有するため、広く利用されているが、SIFTの特徴抽出は複雑で、計算量も大きい。これは,プログラム効率の低下をもたらし,リアルタイムの要求を満たすことができない。SURF(SpeedUpRobustFeatures)とSIFT特徴に基づくビデオショット分割アルゴリズムを提案した。まず第一に,相関フレームをカラーヒストグラムで特徴抽出し,次に,適応閾値によって候補フレームと判断し,そうでないならば,SURF特性を融合して再検査する。最後に,候補フレームをSIFTアルゴリズムで再選択し,誤検出フレームを除去し,SIFT特徴の低効率問題を解決した。実験結果は,切断レンズの再現率が95%であり,適合率が93%であり,検査精度が90%,適合率が76%,平均単一フレームの実行時間が0.26秒であり,このアルゴリズムがSIFT,SURFなどの単一特徴のアルゴリズムよりも優れていることを示した。高効率性と精度の間で平衡が得られ,ロバストである。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *録画装置 ,  ロバスト性 ,  *セグメンテーション ,  *アルゴリズム ,  計算量 ,  レンズ ,  *粒状材
準シソーラス用語： 高効率 ,  適合率 ,  再現率 ,  誤検出 ,  再検査 ,  カラーヒストグラム ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 表示機器  (NC06030Q)

タイトルに関連する用語 (1件)： SIFT特徴