一种压缩域内基于PCA的视频特征提取方法及在镜头分割算法中的应用

摘要

本文提出一种压缩域内基于PCA的有效视频特征提取方法并且将其应用于镜头分割技术。特征提取时，本文结合PCA变换后视频信息在特征空间的分布特点以及视频序列连续图像的高度相关性，提出针对压缩域序列DC图像进行PCA变换并且仅保留PCA变换中最大特征值对应的特征向量，由它张成一维子空间;之后每一帧视频图像向该子空间投影，得到该图像基于PCA变换的一维投影系数，作为该图像提取得到的特征。该新特征可以更加有效抑制镜头内物体与摄像机运动导致的图像间变化对镜头分割的干扰，增大噪声与真正镜头变换之间的差异，降低误判率。为了验证本文算法的各种性能，我们采用国际著名的TRECvideo视频测试序列库作为测试数据来源。