摘要：針對SBD及KFE技術(shù)存在特征提取不佳、閾值選取不當(dāng)、閃光與突變的混淆、攝像機(jī)和物體運(yùn)動的影響、漸變檢測精度不高等諸多問題,本文提出基于雙層滑動窗口的SBD算法和聚類的動態(tài)KFE算法。對于SBD,本文首先采用光流法進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償,接著進(jìn)行分塊處理并運(yùn)用SLIC算法生成每幀圖像的超像素;其次,啟動雙層滑動窗口對鏡頭邊界進(jìn)行雙重檢測,在第一層滑動窗口根據(jù)差值和這兩個閾值的關(guān)系確定候選邊界以完成初檢,在第二層滑動窗口依次采用相鄰兩幀直方圖的差值法確認(rèn)突變位置以及采用隔幀直方圖的差值法確認(rèn)漸變位置以進(jìn)一步完成復(fù)檢。對于KFE,將鏡頭聚成若干個子鏡頭,然后從每個子鏡頭中選擇熵值最大的幀作為該子鏡頭的關(guān)鍵幀。通過6組視頻測試表明,本文SBD算法所得結(jié)果的平均查全率、平均查準(zhǔn)率、平均綜合指標(biāo)較文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[4]均有提高,具有普遍的適用性,并且對強(qiáng)運(yùn)動以及閃光燈的干擾有較好的適應(yīng)性,對應(yīng)的KFE算法的實現(xiàn)效果也很好,主觀評價很高。