葛 菲，史 萍

（中国传媒大学 信息工程学院，北京 100024）

1 引言

对于电视节目中的广告，商家需要知道其投放的广告是否正常播放，而国家为了严格控制广告的播放时间需要知道广告在一天中所占比例，普通电视观众为了观看或收藏完整的节目视频，希望将其中的广告部分去除。因此，对电视节目的广告进行自动检测成为不同用户的共同追求。笔者在分析广告特有的视频特征的基础上，提出了一种以镜头为检测单位，利用统计分析的方法实现广告视频段落自动分割的方法。实验证明，该算法有较高的正确率。

2 系统设计

2.1 系统构成

广告视频有区别于其他类型视频的特征，如声画合一，图像颜色鲜艳，镜头切换快，运动较多，对象繁杂，关键帧极难抽取，广告段与电视节目之间音频变化较大等。为将广告片段从视频节目中分离出来，可以检测广告片段中特有的特征，也可综合利用切变检测、静止场景检测、相似帧检测、黑屏检测和文字检测等将广告片段与正常节目区分开来。依据广告特有的视频特征，本系统分为以下几个模块实现广告段落的分割，如图1所示。

2.2 镜头分割

面对数据量巨大的广告视频，准确的镜头边界检测算法至关重要。目前已有的镜头边界检测算法有：直方图特征值法、边缘（轮廓）特征值法、运动特征值法等[1]。Yu等人采用信息熵确定帧间直方图差的自适应阈值，对候选的渐变采用了熵阈值法来检测分析[2]。但是针对广告视频的镜头边界检测来说其难点主要有以下几方面：首先，与其他视频相比，广告段落镜头切换节奏快，而且涵盖淡入淡出、切变等方式；……