摘要：针对现有体育视频分类方法中采用单个特征或简单组合无法提高分类精确度问题,提出一种颜色和纹理非线性融合的特征提取方法,并进一步设计基于SVM的分类器.主要工作包括:颜色空间转换、颜色索引矩阵定义、颜色共生矩阵定义、颜色纹理提取和多分类算法设计.实验结果表明非线性融合方法比单颜色、单纹理或颜色和纹理的简单融合在体育视频分类上具有更好的类别区分度,分类精确度平均分别提高了9.94%,8.66%,6.90%.

摘要：研究假设视频同源帧插入、异源帧插入、替换、删除篡改能够导致视觉内容发生变化,并致力于以底层特征为基础建立这种微小变化数学模型.首先,提取RGB 3个通道的彩色直方图作为底层特征,采用直方图相交法定义视频帧之间的颜色内容一致性值;其次,采用拉依达准则设定阈值,一旦待检测视频帧的颜色内容一致性值小于自适应阈值,则判定该帧被篡改了.实验结果表明该假设是合理,有效的,所设计的算法能够检测出道路监控视频、背景相对复杂视频中的同源帧插入、异源帧插入、替换、删除的篡改.