[发明专利]一种基于内容的视频分类方法

摘要

本发明属于计算机视频处理技术领域，具体为一种视频分类方法。本发明选取卡通、商业广告、电影、新闻和体育比赛作为分类对象，在总结和分析了现有分类算法的基础上，决定从视频的底层特征(如颜色，纹理，形状)中选取分类效果最好的颜色作为分类特征，并基于颜色特征对各种分类算法作了比较，分析和总结，提出了基于时间和颜色特征融合的分类方法，由于每种特征对某类视频分类效果有偏好，称之为此类视频的专家特征；进一步利用专家系统使这些特征合作来提高分类的准确率，同时也提高了效率。

主权项

一种基于内容的视频分类方法，其特征在于，选用基于底层视频特征中的颜色作为特征进行视频分类研究，分析卡通、商业广告、电影、新闻和体育比赛这五类视频的特征并进行相应的特征提取，并根据各类视频各自的特点将时间特征和颜色特征融合，通过运用专家系统以提高分类的准确率，具体步骤如下：步骤一、数据准备共测试五类数据，分别为cartoon、commercial、spots、news和movies；首先收集MPG格式的视频作为原始数据，实验在关键帧上进行；把每个镜头的第一帧作为关键帧提取；五类视频，每类视频创建20个样本，每20个关键帧作为一个样本，一共有20×5＝100个样本，并且每个样本中的关键帧只属于某一段视频；对于每类20个样本，规定前10个样本用来做svm训练，后10个样本用来做svm测试；步骤二、特征提取以视频底层特征中的颜色特征为基础，视频分类建立在RGB颜色空间之上，通过构建RGB(10:10:10)颜色直方图来进行视频分类；提取的特征一共有7种，分别为颜色梯度、直方图均值、直方图标准差、直方图之间差的均值、分块直方图、分块直方图标准差以及分块直方图之间差的均值，这里所列的分块直方图均是将原图片进行4×4分割，即一共分成16小块；在进行特征提取之前首先要构建颜色直方图，由于R G B均被分成10等分，用10+10+10＝30个变量来存储这30个数值，即用一个数组His[30]来存放一个关键帧的RGB信息；His[30]的值通过读取一幅图片，并进行像素数目统计得到；步骤三、样本训练和测试分别对提取的7个特征做训练和测试，用的是RBF核函数的SVM分类器，其步骤为首先将得到的数据转换成svm格式的数据，即::...的形式，其中是分类号，是序号，是整数，是属性特征值；把所有100个样本的直方图均值都转换成这种数据格式，然后对前50个样本做训练，拿训练后得到的模型再对后50个样本做测试。