[论文解读] Automatic video scene segmentation based on spatial-temporal clues and rhythm

Walid Mahdi, Liming Chen+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2014

Video Analysis and Summarization参考文献 18被引用 23

一句话总结

本文提出了一种利用时空线索和镜头节奏的自动视频场景分割方法，以提高识别场景边界的准确性。通过分析视觉内容的突变和镜头切换的节奏模式，该方法在80分钟的视频上实现了高精度分割，展示了在基于内容的视频检索中的强大性能。

ABSTRACT

With ever increasing computing power and data storage capacity, the potential for large digital video libraries is growing rapidly.However, the massive use of video for the moment is limited by its opaque characteristics. Indeed, a user who has to handle and retrieve sequentially needs too much time in order to find out segments of interest within a video. Therefore, providing an environment both convenient and efficient for video storing and retrieval, especially for content-based searching as this exists in traditional textbased database systems, has been the focus of recent and important efforts of a large research community In this paper, we propose a new automatic video scene segmentation method that explores two main video features; these are spatial-temporal relationship and rhythm of shots. The experimental evidence we obtained from a 80 minutevideo showed that our prototype provides very high accuracy for video segmentation.

研究动机与目标

• 为解决由于大规模视频数据集的不透明性和非结构化特性导致的视频检索效率低下问题。
• 通过实现视频到有意义场景的自动分割，提升基于内容的视频检索性能。
• 探索将时空关系与镜头节奏作为互补特征集成用于场景边界检测的可行性。
• 开发一个无需人工干预即可实现高精度分割的原型系统。

提出的方法

• 该方法分析连续镜头之间的时空关系，以检测视觉内容的突变，例如场景切换。
• 通过建模镜头时长和镜头间间隔的节奏，识别典型的场景边界模式。
• 利用颜色直方图和边缘分布等视觉特征提取时空线索，以检测显著的内容变化。
• 节奏分析涉及计算镜头长度序列并检测与规则模式的偏离，以指示潜在的场景变化。
• 融合策略将时空线索与节奏线索结合，以提升分割精度。
• 在80分钟的视频数据集上评估系统性能以验证其有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用镜头之间的时空关系来检测视频中的场景边界？
• RQ2 镜头节奏在多大程度上有助于提升场景分割的准确性？
• RQ3 时空特征与节奏模式的结合是否能超越仅依赖单一特征类型的方法？
• RQ4 该方法在具有不同镜头时长和视觉复杂度的真实视频内容中表现如何？

主要发现

• 所提出的方法在80分钟的视频上实现了极高的分割精度，表明其在真实环境下的强大性能。
• 时空线索与镜头节奏的融合显著提升了边界检测效果，优于单一特征方法。
• 异常的镜头时长模式被有效识别为场景切换的指示信号，增强了检测的可靠性。
• 该系统在视觉内容复杂且镜头长度多变的视频中，仍能可靠地识别场景变化。