Abstract-Video indexering kräver en effektiv segmentering av video i scener. Videon är först segmenteras i skott och en uppsättning av nyckel-ramar extraheras för varje skott. Typiska scendetekteringsalgoritmer inkorporerar tidsavstånd i ett skottlikviditetsmått. I den metod vi föreslår, för att övervinna svårigheten att ha förkunskaper om scenens varaktighet, är skotten grupperade i grupper endast baserat på deras visuella likhet och en etikett tilldelas varje skott enligt den grupp som det tillhör. Därefter tillämpas en sekvensjusteringsalgoritm för att upptäcka när mönstret för skottetiketter ändras, vilket ger det slutliga scensegmenteringsresultatet. På detta sätt skott likhet beräknas endast baserat på visuella funktioner, medan beställning av skott tas i beaktande under sekvens anpassning. För att samla skotten i grupper föreslår vi en förbättrad spektralklustermetod som både uppskattar antalet kluster och använder den snabba globala k-means-algoritmen i klusterstadiet efter eigenvekatorns beräkning av likhetsmatrisen. Samma spektralklustermetod används för att extrahera nyckel-ramar för varje skott och numeriska experiment visar att innehållet i varje skott är effektivt sammanfattas med hjälp av den metod vi föreslår häri. Experiment på TV-serier och filmer visar också att den föreslagna scendetekteringsmetoden på ett korrekt sätt upptäcker de flesta scengränser samtidigt som en bra avvägning mellan återkallande och precision bibehålls.
I REF representeras skott med hjälp av nyckelramar, grupperade med spektralkluster, och sedan märkta enligt de kluster de tillhör.
Scene Detection in Videos Using Shot Clustering and Sequence Alignment
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}