一种基于学习的视频字幕验证方法

被引：2

作者：

王勇 ^{[1
]}

李建彬 ^{[2
]}

胡德文 ^{[1
]}

郑辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 国防科技大学机电工程与自动化学院

[2] 西南电子电信技术研究所现代信号处理国家重点实验室

来源：

中国图象图形学报 | 2006年 / 11期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

视频字幕; 字幕验证; 2维主成分分析; 支撑向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

视频字幕验证是字幕检测中的重要环节,其目的在于提高检测准确率。当前的验证方法多是依据经验规则。这些方法在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些条件下,适应性差。为提高验证方法的适应性和准确性,通过将2维主成分分析(2DPCA)应用到视频字幕验证中,提出了一种基于2DPCA和支撑向量机(SVM)的视频字幕验证方法。该方法分训练和判别两个步骤,即首先采用2DPCA方法提取视频图像块特征,然后通过训练SVM对图像块进行验证和分类。实验结果表明,在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些传统验证方法或多或少都存在困难的条件下,该方法不仅具有良好的视频字幕验证能力,而且也能明显降低算法的运行耗时。

引用

页码：1645 / 1649

页数：5

共 4 条

[1]

一种自适应的视频帧中字幕检测定位方法 [J].

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