冯自星,覃团发，岳晓峰，陈跃波

(广西大学 计算机与电子信息学院，广西 南宁530004)

随着视频处理技术的日益成熟，越来越多的视频匹配技术，充分应用于在医学、电视广播系统等领域，极大改善了数据库中多媒体视频的大量重复现象，为网络数据库的绿色化提供了技术支持[1]。由于视频数据量相当大,因此对匹配过程中的具体指标有相当严格的要求。

近年来，针对视频识别的算法层出不穷，但大致都是单纯基于运动特征或是单纯基于内容的识别方法。对于视频中存在的若干部分的非纹理帧的现象,参考文献[2]提出一个有效的视频帧登记策略，并设计修改了两帧强度的匹配算法。该算法具有良好的性能，可处理包含若干部分非纹理帧的视频。但是使用估计值造成运算结果中存在大量误差。对于视频处理的实时性，参考文献[3]提出一种方法，能快速匹配长视频流，或者在长视频流中快速找到一个相对较短的视频序列。该方法解决了视频匹配的实时性问题，但对于视频的配准率仍有所欠缺。参考文献[4]则把每幅图像预先划分成纹理和非纹理区域,这种方法针对不同纹理区域采取相应的措施，增加了整个过程的效率，提高整体性能,不足之处在于只能匹配内容相近的视频,无法确定是否为同一视频。

本文提出一种基于主颜色和纹理特征的TS（Telescopic Shot）模型匹配方法，该方法忠实于视频的内容，利用视频关键帧的主颜色和纹理特征来进行部分视频帧的图像匹配。……