【摘 要】
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视频数据的巨大数据量、时空两维特性以及内容结构的复杂性使得定义一种能充分反映其各种特征的较好的视频数据模型比较困难.该文将视频数据的逻辑结构抽象为帧、镜头、场景
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视频数据的巨大数据量、时空两维特性以及内容结构的复杂性使得定义一种能充分反映其各种特征的较好的视频数据模型比较困难.该文将视频数据的逻辑结构抽象为帧、镜头、场景、剧情或幕、视频文档五个层次,并详细研究了镜头变换检测、代表帧提取和场景层分段技术.在此基础上,该文提出了一种扩充的面向对象的视频数据模型,并从完整数据模型的三要素即数据对象类型的集合、操作的集合、通用完整性规则的集合的角度对该模型进行了讨论.在这一模型中,作者提出在扩充主要包括:"对象标识符代理"的机制,将树结构的类层次扩展为图结构,并提出了完善的视频运算体系.该文针对数字视频中的文字标题提取出了一个包括文字检测、文字分割和文字识别三步的层次化的提取策略:文字检测是在镜头内进行,其主要目的是通过较少的运算和较高的速度检测出镜头中是否存在文字.
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