新聞視頻的語義檢測與多主題摘要技術研究.pdf

1、由于互聯(lián)網技術的不斷進步與各類電子終端的迅速普及，我們獲取資訊的方式發(fā)生了重大的改變，網絡信息已經成為社會中各種信息的重要載體。其中，新聞視頻以其豐富、直觀表達方式成為我們獲得資訊的重要手段，對于我們了解時事有著重要的幫助。面對越來越多的視頻數(shù)據(jù)，如何從中找到所需的視頻信息成為一個重要的話題。視頻的分段摘要可以使我們較好的了解新聞內容，并加快瀏覽效率。為了解讀視頻信息，新聞視頻語義提取技術受到廣泛的關注，同時有著廣闊的前景與應用價值。本

2、課題圍繞新聞視頻的語義檢測以及分段摘要等任務，在新聞視頻本身的內容提取和對文本內容的分析摘要等方向進行了深入的研究，取得了較好的效果，研究內容如下：
　　1.新聞視頻語義提取模型框架的建立。分析新聞視頻語義提取的研究現(xiàn)狀，研究了現(xiàn)有的語義提取方法，進行了效果評估。針對于新聞視頻的語義提取研究，結合相關理論，對基本特征和高層特征進行研究歸納。針對研究現(xiàn)狀的不足，結合新聞視頻的語義特征，認為新聞視頻語義提取的首要是對文字、字幕等信息的

3、提取，明確了研究思路并對研究內容進行理論儲備。最后針對性的建立了新聞視頻語義提取模型框架。
　　2.基于角點檢測的文字區(qū)域定位算法。針對新聞視頻中的文字往往帶有較多語義信息的特征，提出了運用角點檢測定位抽取新聞視頻文字的方法，采用改進的 Trajkovic角點檢測算法，結合 SCSD自適應閾值算法控制角點量，以獲得更多的文字角點。在對文字角點進行精度處理后，采用基于廣度優(yōu)先遍歷的聚類算法進行文字區(qū)域定位與提取。實驗證明，本方法針對

4、性強，效果明顯，在定位效率上可以達到實時性以滿足新聞視頻的時效性，文字角點檢測準確性上更優(yōu)于其它算法，可達到82.1％。
　　3.新聞視頻的多主題摘要。為了得到新聞視頻依據(jù)時間軸的分段摘要，以方便用戶的閱讀、檢索等需求，我們進行了文本分析和語義提取以達到對一段新聞視頻進行分段多主題摘要的效果。在對提取到的新聞視頻文本語料進行預處理后，針對目前文本自動摘要技術的不足，結合新聞視頻文本集的特性設計了對文本語料的相似度計算與句子權重計算