張 赟，王李冬，沈兵虎，練益群

(1. 浙江傳媒學(xué)院 浙江廣播電視技術(shù)研究所，浙江 杭州 310018；2. 杭州師范大學(xué) 錢江學(xué)院，浙江 杭州 310018)

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多特征融合的新聞視頻單元高效分割方法研究

張 赟1，王李冬2，沈兵虎1，練益群1

(1. 浙江傳媒學(xué)院 浙江廣播電視技術(shù)研究所，浙江 杭州 310018；2. 杭州師范大學(xué) 錢江學(xué)院，浙江 杭州 310018)

為了提高新聞視頻單元分割的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，提出了多特征融合的新聞視頻單元高效分割技術(shù)。首先，通過基于重要性區(qū)域分析的局部直方圖比較方法，實現(xiàn)新聞鏡頭的準(zhǔn)確檢測，并提取出每個鏡頭的關(guān)鍵幀。然后，檢測出關(guān)鍵幀中的人臉信息，并針對局部直方圖和人臉特征實現(xiàn)關(guān)鍵幀聚類，從而確定口播鏡頭的位置。最后，通過解析串聯(lián)單進(jìn)一步優(yōu)化新聞單元分割的結(jié)果。在省、市、縣播出的多個新聞視頻上進(jìn)行實驗，結(jié)果表明該方法具有較高的可靠性和穩(wěn)定性，能夠準(zhǔn)確高效地實現(xiàn)新聞單元的自動分割。

多特征融合；新聞單元分割；聚類；人臉識別；串聯(lián)單

近年來，視頻檢索、索引、瀏覽、表示等技術(shù)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。在大多數(shù)視頻應(yīng)用中，需要首先根據(jù)內(nèi)容將視頻分割成多個獨立的片段。但是由于視頻內(nèi)容多樣化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且數(shù)據(jù)量巨大(長度僅1分鐘的視頻就包含了多達(dá)15 000幀圖像)，因此視頻自動分割的難度較大。盡管過去已經(jīng)有大量學(xué)者致力于視頻結(jié)構(gòu)分析研究，但是目前還沒有成熟的商業(yè)軟件用于視頻分割。大多數(shù)視頻編輯工具根據(jù)固定時長將視頻分割成多個片斷，如“iMovie”，但是無法根據(jù)視頻內(nèi)容進(jìn)行準(zhǔn)確的片斷分割。

由于視頻內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，很難找到針對所有視頻的自動化分割方法，因此當(dāng)前的研究工作主要針對特殊類型的視頻，如新聞、采訪、體育等。一般說來，新聞視頻通常由多個獨立單元組成，每個新聞單元有各自的主題內(nèi)容，具有“口播鏡頭 + 新聞單元”的結(jié)構(gòu)，因此研究新聞單元的自動分割具有可行性。天津大學(xué)的冀中等人[1]對新聞單元分割技術(shù)作了綜述，將現(xiàn)有方法進(jìn)行了分類，分析了各類方法的特點，并指出存在的問題和今后發(fā)展的趨勢。余驍捷等人[2]利用語音識別技術(shù)實現(xiàn)了基于語義信息的新聞故事單元劃分，然而該方法依賴于語音識別結(jié)果的質(zhì)量，可靠性不高?？诓ョR頭是新聞視頻的重要內(nèi)容，大量研究工作提出了基于口播檢測的新聞單元分割方法[3-4]。以上方法主要根據(jù)口播鏡頭的顏色和音頻特征實現(xiàn)單元分割，適用于口播畫面簡單且變化不大的情況。然而，當(dāng)前新聞節(jié)目的內(nèi)容和形式多樣，經(jīng)常根據(jù)具體內(nèi)容變換主持人的位置和背景。圖1給出了同一節(jié)目中不同口播鏡頭畫面和對應(yīng)的直方圖分布，可以看出同一主播的多個口播畫面的差異較大。本文的研究工作正是為了實現(xiàn)更加魯棒高效的新聞單元分割，以適應(yīng)當(dāng)前新聞節(jié)目內(nèi)容、形式多樣化的特點。

圖1 同一新聞視頻中不同口播鏡頭畫面比較(截圖)

1 總體設(shè)計

圖2給出了算法流程圖，輸入是一段新聞視頻，經(jīng)過鏡頭檢測、基于口播鏡頭檢測的新聞單元分割、基于串聯(lián)單解析的優(yōu)化等處理，輸出結(jié)果是分割后的多個新聞單元。本文的主要貢獻(xiàn)在于提出了多特征融合的新聞單元自動分割算法。

圖2 算法流程圖

圖3給出了新聞視頻的層次結(jié)構(gòu)圖，形象地描繪了新聞單元分割的具體過程。其中第一行的色塊表示所有視頻幀；第二行的色塊是經(jīng)過鏡頭邊界檢測后的所有鏡頭；第三行是根據(jù)鏡頭相似性聚類后識別出的口播鏡頭，以及根據(jù)口播鏡頭得到的新聞單元分割結(jié)果；第四行是根據(jù)串聯(lián)單解析的新聞單元分割結(jié)果；最后一行是根據(jù)串聯(lián)單解析結(jié)果對基于口播檢測的單元分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化后的新聞單元分割結(jié)果。下面將具體介紹本文的新聞單元分割算法。

圖3 新聞視頻的層次結(jié)構(gòu)圖

2 新聞單元高效分割

2.1 鏡頭邊界檢測

鏡頭邊界檢測是基于內(nèi)容的視頻分析與處理的重要步驟。多年來，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究[5-7]，他們的方法大多根據(jù)顏色統(tǒng)計信息檢測鏡頭間的突變和漸變。本文提出了基于重要性區(qū)域分析的局部直方圖比較方法，實現(xiàn)了新聞鏡頭的準(zhǔn)確檢測。如圖4所示，首先將視頻畫面平均分割成18×18的小方格，然后分別計算相鄰兩幀圖像對應(yīng)方格的直方圖距離，最后統(tǒng)計直方圖特征相似的方格數(shù)量。若相似方格的數(shù)目超過30%，則認(rèn)為兩幀之間沒有發(fā)生鏡頭切換。為了減少由動態(tài)背景引起的口播鏡頭分割錯誤，對相似性較大的方格，適當(dāng)增加其權(quán)重。如圖4所示的例子中(背景和左下角方格分別表示變化不大和變化較大的區(qū)域)，雖然主持人背后大屏幕的內(nèi)容發(fā)生動態(tài)變化，但是通過分塊統(tǒng)計相似性，能夠準(zhǔn)確地檢測出主持人口播鏡頭。實驗表明，鏡頭檢測的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到95%以上。

圖4 視頻畫面的相似性比較

2.2 主持人口播鏡頭檢測

得到視頻的鏡頭邊界后，需要進(jìn)一步識別出其中的主持人口播鏡頭，進(jìn)而實現(xiàn)新聞單元分割。然而視頻中的主持人口播鏡頭很可能根據(jù)內(nèi)容不斷變化，如圖1所示，此時基于直方圖統(tǒng)計的方法很難實現(xiàn)主持人鏡頭的正確聚類。為了準(zhǔn)確地檢測出口播鏡頭，提出了基于直方圖和人臉識別的聚類方法。首先提取出關(guān)鍵幀圖像并檢測出其中的人臉圖像，然后進(jìn)行基于直方圖和人臉特征的關(guān)鍵幀聚類，最后自動定位口播鏡頭并得到相應(yīng)的新聞單元。下面具體介紹口播鏡頭自動檢測方法。

2.2.1 人臉檢測

采用基于不變特征量的Adaboost算法[8]，通過基于Haar特征的弱分類器構(gòu)建出強分類器。將待檢測圖像進(jìn)行灰度化和直方圖均衡化處理，利用訓(xùn)練得到的分類器進(jìn)行多尺度的人臉檢測。

2.2.2 基于單樣本的人臉識別

對于所有關(guān)鍵幀(k1，k2，…，kn)，以其中任意一個包含人臉的關(guān)鍵幀ki作為訓(xùn)練樣本，匹配其余關(guān)鍵幀中檢測出的人臉圖像。采用基于自適應(yīng)加權(quán)LBP的人臉識別方法[9]，通過自適應(yīng)權(quán)重提升基于單樣本的識別效果，大量實驗表明，識別準(zhǔn)確率達(dá)到93%以上。

2.2.3 基于局部直方圖和人臉識別的口播鏡頭檢測

采用基于局部直方圖統(tǒng)計和人臉識別的方法實現(xiàn)鏡頭關(guān)鍵幀聚類。對所有關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行兩兩比較，若只是直方圖相似，則相似性定義為直方圖距離的倒數(shù)；若只是人臉特征相似，則相似性定義為很大的正整數(shù)(實驗中取100)；若直方圖和人臉特征均相似，則定義其相似性為正無窮大(實驗中取10 000)；若人臉和直方圖特征均不相似，則定義其相似性為負(fù)無窮大(實驗中取-10 000)。如式(1)所示

(1)

得到相似性矩陣后，采用相似性傳播(AP)[10]的方法進(jìn)行關(guān)鍵幀聚類。與其他方法相比較，AP聚類方法更加靈活有效。該算法的輸入是相似性矩陣Sn×n，輸出是每個關(guān)鍵幀對應(yīng)的標(biāo)簽，其中聚類到一起的關(guān)鍵幀的標(biāo)簽一致，算法細(xì)節(jié)請見文獻(xiàn)[10]。大量實驗表明，主持人口播鏡頭在新聞中通常出現(xiàn)最多，包含關(guān)鍵幀數(shù)量最多的聚類即為口播聚類。進(jìn)一步地，建立多個電視臺常見主持人的人臉特征庫，通過將聚類中心的人臉分別與特征庫中的人臉進(jìn)行匹配，能夠保證主持人口播鏡頭檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

圖3的第3行內(nèi)容表示經(jīng)過聚類后的結(jié)果。每個色塊表示一個新聞單元，其中深色小塊表示聚類得到的口播鏡頭，每個新聞單元都是以口播鏡頭為開始標(biāo)志，直到下一個口播鏡頭結(jié)束。

2.3 基于串聯(lián)單解析的優(yōu)化

口播鏡頭是新聞單元自動分割的重要依據(jù)，然而很多新聞單元并不是由主持人口播開始的，連續(xù)兩個口播鏡頭之間可能包含多個新聞單元。先前的方法通過音頻識別來檢測新聞單元邊界，但是其準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性不夠[9]。為了準(zhǔn)確分割沒有明顯界限的新聞單元，調(diào)研了浙江省、市、縣多個電視臺的新聞制作過程，提出了基于串聯(lián)單解析的方案。如圖5所示，串聯(lián)單是電視臺新聞節(jié)目播出的重要腳本，包含了新聞內(nèi)容的詳細(xì)信息，包括每個片段的時間長度和文字描述，以及轉(zhuǎn)場、廣告等提示信息。通過正則表達(dá)式解析能夠從串聯(lián)單中準(zhǔn)確提取出每個新聞片段的入出時間點和文字內(nèi)容。然而串聯(lián)單中包含大量無效片斷，如轉(zhuǎn)場、口播提示等，此外串聯(lián)單的時間點精確度不夠。

圖5 電視臺新聞節(jié)目串聯(lián)單(截圖)

具體算法如下：

輸入：

基于主持人口播的新聞單元A[M]

基于串聯(lián)單解析的新聞單元B[N]

輸出：

優(yōu)化后的新聞單元A[S](N≤S≤M)

初始化：i=0，j=0，k=0；

重復(fù)i：

重復(fù)j：

重復(fù)k：

根據(jù)A[i]校正B[j]入點和B[k]出點；

將B[j]～B[k]間的單元添加到A中；

直到B[k].end>A[i].end

直到j(luò)

直到i

其主要思想是利用串聯(lián)單解析結(jié)果進(jìn)一步優(yōu)化基于口播鏡頭檢測的新聞單元分割結(jié)果。主要過程為：根據(jù)主播鏡頭的單元分割結(jié)果對基于串聯(lián)單的單元分割結(jié)果進(jìn)行配準(zhǔn)，若入出點配準(zhǔn)成功，則首先校正基于串聯(lián)單解析的新聞單元入出點，并將其中不包含口播鏡頭的新聞單元添加到基于口播的單元分割結(jié)果中，最終輸出優(yōu)化后的新聞單元。圖3的3～5行表明通過利用串聯(lián)單信息，本文提出的方法不但能夠準(zhǔn)確檢測出新聞單元邊界，而且能夠區(qū)分無口播鏡頭的新聞單元，具有準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

3 實驗結(jié)果及分析

圖6給出了系統(tǒng)的軟件界面，通過簡單操作，用戶能夠方便高效地實現(xiàn)新聞單元分割。在配置為Intel i5-3470 3.4 GHz，16 Gbyte RAM，NVIDIA Geforce GTX 650的PC機上，一段30 min，600×480，1 Mbit/s的新聞視頻的單元分割時間為30～35 s。圖7給出了兩組新聞單元分割的結(jié)果，其中上面兩條色帶分別表示基于口播檢測和串聯(lián)單解析的單元分割結(jié)果?？梢钥闯?，基于串聯(lián)單解析的新聞單元數(shù)量較多，且包含很多短小的片段，最后一條色帶是最終的處理結(jié)果。虛線部分給出了基于口播的分割結(jié)果和最終結(jié)果的比較，并給出了

多個新聞單元切換前后的畫面?？梢钥闯?，本文的方法不但能夠準(zhǔn)確分割出以口播鏡頭的為標(biāo)志的單元，而且能夠準(zhǔn)確分割出不包含口播鏡頭的新聞單元。

圖6 新聞單元分割的主界面(截圖)

為了證明本文提出算法的有效性，與當(dāng)前最新的新聞單元分割算法[3-4]進(jìn)行比較，其中文獻(xiàn)[3]采用了基于直方圖和SIFT特征聚類的方法，文獻(xiàn)[4]采用了視頻、音頻和字幕等多模態(tài)特征結(jié)合的方法。選取近兩年央視、浙江省、杭州市、桐鄉(xiāng)等各級電視臺的多檔熱門新聞節(jié)目作為實驗數(shù)據(jù)，分別使用文獻(xiàn)[3-4]和本文提出方法進(jìn)行新聞單元分割。表2給出了以上三種方法的查全率和查準(zhǔn)率比較。圖8給出了平均查準(zhǔn)率和查全率比較?？梢钥闯霰疚奶岢龅姆椒ū任墨I(xiàn)[3-4]具有明顯優(yōu)勢，其原因在于：文獻(xiàn)[3]的方法難以處理主持人口播畫面變化較大，且對于無口播鏡頭的新聞單元容易造成錯檢和漏檢；文獻(xiàn)[4]提出方法中的靜音誤判、字幕誤檢等問題容易造成新聞單元分割的錯誤；本文提出的方法通過主持人的人臉檢測聚類和串聯(lián)單解析，能夠較好地解決新聞單元錯檢、漏檢、準(zhǔn)確性不高等難點問題。因此本文提出的方法能夠顯著提高新聞單元分割的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，并且能夠處理內(nèi)容和形式多樣的新聞節(jié)目，具有很強的適應(yīng)性。

圖7 新聞單元分割的結(jié)果及比較

表2 新聞單元分割性能的比較

圖8 新聞單元分割結(jié)果的平均查準(zhǔn)率和查全率比較

4 小結(jié)

提出了多特征融合的新聞單元分割算法，通過結(jié)合基于口播檢測和串聯(lián)單解析兩種方法的優(yōu)勢，顯著提升了新聞單元分割的性能。在算法研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)了軟件系統(tǒng)實現(xiàn)準(zhǔn)確高效的新聞單元分割。研究的新聞單元分割方法能夠應(yīng)用于新聞快速編目、檢索等，滿足新媒體時代節(jié)目快速制作和發(fā)布的要求。

今后，將進(jìn)一步研究高效的視頻單元分割方法，應(yīng)用于更多類型的視頻節(jié)目，如體育、電影、綜藝節(jié)目。需要面臨更多具有挑戰(zhàn)性的難題，如特征表示、關(guān)鍵幀選取、相似性度量等。將利用更多特征信息，如聲音、字幕、運動等，實現(xiàn)更加高效的視頻結(jié)構(gòu)分析。

致謝：

本論文成果要感謝浙江廣電集團(tuán)、杭州文廣集團(tuán)、桐鄉(xiāng)市電視臺提供的大量新聞素材，對系統(tǒng)的功能進(jìn)行了大量測試，并為論文的提升提出了寶貴建議。

[1]冀中，張春田，蘇育挺.新聞視頻故事單元分割技術(shù)綜述[J].中國圖象圖形學(xué)報，2007，12(11)： 1952-1960.

[2]余驍捷. 新聞播報節(jié)目的內(nèi)容自動標(biāo)注系統(tǒng)[D].北京：清華大學(xué)，2014.

[3]張赟. 新聞視頻單元高效切分方法的研究與實現(xiàn)[J].電視技術(shù)，2014，38(23)：170-173.

[4]劉嘉琦，封化民，閆建鵬. 基于多模態(tài)特征融合的新聞故事單元分割[J].計算機工程，2012，38(24)： 161-165.

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976.

張 赟(1984— )，副研究員，主要研究方向為視頻圖像編輯與處理，計算機視覺；

王李冬(1982— )，女，副教授，主要研究方向為語義網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)挖掘；

沈兵虎(1953— )，研究員，主要研究方向為廣播電視技術(shù)、媒資管理；

練益群(1955— )，女，教授，主要研究方向為廣播電視技術(shù)、媒資管理。

責(zé)任編輯：閆雯雯

行業(yè)聚焦

工信部：從六方面著力推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)

強國建設(shè)

近日，中央政治局就實施網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略進(jìn)行第三十六次集體學(xué)習(xí)，習(xí)近平總書記進(jìn)一步強調(diào)了建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強國的重要性和緊迫性，提出了“六個加快”的要求。

工信部總工程師張峰表示，工信部將進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)習(xí)近平總書記系列講話精神，對網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略進(jìn)一步深入研究，細(xì)化落實，進(jìn)一步強化使命意識和擔(dān)當(dāng)精神，立足工信部的職責(zé)，扎實推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強國建設(shè)。當(dāng)前重點考慮在以下方面著力推進(jìn)：一是要加快構(gòu)建新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施。二是要繼續(xù)提升技術(shù)產(chǎn)業(yè)支撐能力。三是要繼續(xù)提升行業(yè)監(jiān)管能力。四是要繼續(xù)提升網(wǎng)絡(luò)安全保障能力。五是大力促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。六是要積極參與互聯(lián)網(wǎng)國際治理。

我國新批七個國家級大數(shù)據(jù)綜合

試驗區(qū)

10月8日，國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦發(fā)函批復(fù)，同意在京津冀等7個區(qū)域推進(jìn)國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設(shè)，這是繼貴州之后第二批獲批建設(shè)的國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)。

此次批復(fù)的國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)包括2個跨區(qū)域類綜合試驗區(qū)(京津冀、珠江三角洲)，4個區(qū)域示范類綜合試驗區(qū)(上海市、河南省、重慶市、沈陽市)，1個大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)籌發(fā)展類綜合試驗區(qū)(內(nèi)蒙古)。其中，跨區(qū)域類綜合試驗區(qū)定位是，注重數(shù)據(jù)要素流通，以數(shù)據(jù)流引領(lǐng)技術(shù)流、物質(zhì)流、資金流、人才流，支撐跨區(qū)域公共服務(wù)、社會治理和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，促進(jìn)區(qū)域一體化發(fā)展；區(qū)域示范類綜合試驗區(qū)定位是，引領(lǐng)東部、中部、西部、東北等“四大板塊”發(fā)展，注重數(shù)據(jù)資源統(tǒng)籌，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，實現(xiàn)經(jīng)濟提質(zhì)增效；基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)籌發(fā)展類綜合試驗區(qū)定位是，加大資源整合力度，強化綠色集約發(fā)展，加強與東、中部產(chǎn)業(yè)、人才、應(yīng)用優(yōu)勢地區(qū)合作，實現(xiàn)跨越發(fā)展。

直播衛(wèi)星用戶突破一億戶

截至2016年10月10日，我國直播衛(wèi)星用戶總數(shù)突破1億戶。其中，村村通用戶超過1 632萬戶，戶戶通用戶超過8 376萬戶。直播衛(wèi)星已經(jīng)成為我國農(nóng)村地區(qū)群眾接收廣播電視的主要方式。

直播衛(wèi)星公共服務(wù)自2011年啟動實施以來，在中央有關(guān)部門和地方各級政府的大力支持配合下，全國各地采取整省推進(jìn)與市場零售相結(jié)合的方式，建立健全貫穿中央、省、地市、縣及鄉(xiāng)鎮(zhèn)的直播衛(wèi)星公共服務(wù)運行機制，直播衛(wèi)星戶戶通用戶規(guī)模持續(xù)快速擴大。直播衛(wèi)星戶戶通工程的順利推進(jìn)，有效地解決了農(nóng)民群眾收聽收看高質(zhì)量廣播電視節(jié)目的難題，極大提高了城鄉(xiāng)廣播電視公共服務(wù)均等化水平，進(jìn)一步擴大了中央和省級廣播電視節(jié)目在農(nóng)村地區(qū)的輻射力、影響力，有力占領(lǐng)并鞏固了農(nóng)村宣傳思想文化陣地。

上半年有線電視用戶突破2.5億

數(shù)字化率達(dá)85%

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2016年上半年我國有線電視用戶數(shù)為25 376.9萬戶，較2015年底凈增268.9萬戶，有線電視家庭收視格局中所占份額小幅增長，突破了60%，仍居首要收視地位。直播星用戶達(dá)到8 772.1萬戶，較2015年底增加1 673.9萬戶。IPTV用戶達(dá)到6 581.2萬戶，較2015年底增加1 992.2萬戶?；ヂ?lián)網(wǎng)電視用戶達(dá)到5 298.6萬戶，較2015年底增加848.6萬戶。

2016年上半年，我國有線高清持續(xù)發(fā)力，高清數(shù)字電視保持穩(wěn)步快速增長，截止到2016年上半年，我國有線高清數(shù)字電視用戶突破7 000萬戶，占全國有線數(shù)字電視用戶的34.74%，占全國有線電視用戶的28.67%，高清數(shù)字化程度達(dá)到34.74%。截止到2016年上半年，我國有線高清交互數(shù)字電視用戶突破4 000萬戶，占有線數(shù)字電視用戶的19.95%，占有線電視用戶的16.47%。

云南廣電傳媒集團(tuán)與柬埔寨國家電

視臺簽署互聯(lián)網(wǎng)電視項目建設(shè)協(xié)議

10月12日，中國云南廣電傳媒集團(tuán)與柬埔寨國家電視臺的柬埔寨DTMB+OTT(中國標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字電視融合互聯(lián)網(wǎng)全媒體業(yè)務(wù))項目建設(shè)協(xié)議在金邊正式簽署。

當(dāng)天，云南廣電傳媒集團(tuán)與柬埔寨國家電視臺的柬埔寨DTMB+OTT(中國標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字電視融合互聯(lián)網(wǎng)全媒體業(yè)務(wù))建設(shè)項目簽約，廣西人民廣播電視臺與柬埔寨國家廣播電視臺合辦的《中國廣播劇場》項目簽約以及“中國動漫欄目”首部柬語配音動畫片《西游記》開播儀式在柬埔寨新聞部舉行。中宣部副部長、國家新聞出版廣電總局局長聶辰席與柬埔寨新聞部代理部長奧克·普拉瑟那以及中國駐柬埔寨大使館的嘉賓共同出席相關(guān)活動。

黑龍江省2020年基本實現(xiàn)

數(shù)字廣播電視戶戶通

黑龍江省政府辦公廳日前下發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)廣播電視村村通向戶戶通升級工作的通知》。

《通知》要求，在全面實現(xiàn)廣播電視數(shù)字化方面，要統(tǒng)籌無線、有線、衛(wèi)星三種技術(shù)方式，在有條件的農(nóng)村地區(qū)鼓勵采取有線光纜聯(lián)網(wǎng)方式，有線電視未通達(dá)的農(nóng)村地區(qū)可由群眾自愿選擇直播衛(wèi)星、地面數(shù)字電視或“直播衛(wèi)星+地面數(shù)字電視”等方式，到2020年基本實現(xiàn)數(shù)字廣播電視戶戶通；在全省有序?qū)嵤V播電視無線數(shù)字化覆蓋工程，并同步實施數(shù)字音頻廣播覆蓋工程，到2020年基本實現(xiàn)全省無線廣播電視由模擬向數(shù)字化轉(zhuǎn)換；積極推進(jìn)農(nóng)村廣播電視雙向覆蓋網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，全面實現(xiàn)光纖入戶，到2020年基本建成面向未來網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的下一代廣播電視網(wǎng)。

江西聯(lián)通與廣電開展戰(zhàn)略合作

發(fā)力IPTV

10月25日，江西聯(lián)通與江西廣播電視臺在南昌簽署融合發(fā)展戰(zhàn)略合作協(xié)議。根據(jù)協(xié)議，雙方將在IPTV高清電視和移動新媒體手機江西臺等項目上共同發(fā)力。

由江西聯(lián)通與江西廣播電視臺合作的江西聯(lián)通IPTV(沃TV)即將上線試運行，IPTV平臺擁有高清25路、標(biāo)清80路直播電視頻道，高清節(jié)目點播長達(dá)4萬小時，其中高清電影約1萬部，高清電視連續(xù)劇約1 500部，百姓在家即可享受高清視聽盛宴。同時，IPTV平臺還實現(xiàn)了時移、回看、游戲和應(yīng)用等綜合業(yè)務(wù)功能，讓觀眾由“看電視”向“用電視”轉(zhuǎn)變。

四川：廣播電視“村村通”升級

“戶戶通”

四川省提升相關(guān)補助標(biāo)準(zhǔn)加快推進(jìn)廣播電視“村村通”向“戶戶通”升級。該政策出臺后，各級財政年度投入將從3.6億元提升至5億元以上。預(yù)計到2020年，實現(xiàn)省市縣鄉(xiāng)村五級廣播電視設(shè)施網(wǎng)絡(luò)全覆蓋、互聯(lián)互通。

四川省將提高廣播電視運行維護(hù)費補助標(biāo)準(zhǔn)，由原來每個自然村每年0.1萬元提高到0.12萬元;對貧困地區(qū)給予特殊補助政策：對未通廣播電視信號的建檔立卡貧困戶配置入戶接收設(shè)備每戶一次性補助200元，對未通廣播貧困村建設(shè)村級應(yīng)急廣播(村村響)系統(tǒng)每村一次性補助3萬元，對貧困縣建設(shè)縣級應(yīng)急廣播平臺每縣一次性補助100萬元;非貧困村村級應(yīng)急廣播系統(tǒng)、非貧困縣縣級應(yīng)急廣播平臺、基層廣播電視公共服務(wù)網(wǎng)點的建設(shè)及運行維護(hù)所需資金納入公共文化服務(wù)體系建設(shè)資金中統(tǒng)籌安排。

媒體融合智慧鄉(xiāng)村——TVOS紹興

試點項目正式啟動

10月18日，“媒體融合，智慧鄉(xiāng)村”國家新聞出版廣電總局TVOS紹興試點啟動會，在紹興市袍江經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)荷湖村召開。

紹興TVOS智能終端融合了廣電專網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)的技術(shù)和應(yīng)用，實現(xiàn)了有線、無線的無縫接入。與傳統(tǒng)機頂盒相比，芯片處理能力提升了8倍，清晰度提升了20倍，采用TEE可信執(zhí)行環(huán)境，可以安全、可靠地承載智慧家庭、媒體網(wǎng)關(guān)、多屏交互及電視支付等融合類業(yè)務(wù)，并通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用聚合能帶給用戶以TVOS2.O為載體的家庭生態(tài)系統(tǒng)多樣化體驗。

據(jù)悉，中廣有線紹興分公司將通過2016年、2017兩年建設(shè)，實現(xiàn)紹興農(nóng)村TVOS2.O智能終端的規(guī)模部署，并依托三大平臺：云服務(wù)平臺、有線無線融合的下一代廣電網(wǎng)、用戶家的超高清終端平臺，充分發(fā)揮廣電在智慧鄉(xiāng)村建設(shè)中服務(wù)三農(nóng)、服務(wù)政府的積極作用，同時，也正在全面、深入地參與紹興智慧城市建設(shè)。

DVB超高清第二階段標(biāo)準(zhǔn)即將發(fā)布

據(jù)悉，DVB指導(dǎo)委員會將在12月批準(zhǔn)通過并出版UHD-1第二階段標(biāo)準(zhǔn)(TS 101 154)。該標(biāo)準(zhǔn)已獲得了DVB技術(shù)研討小組的支持，旨在提升廣播電視服務(wù)的音視頻質(zhì)量。高動態(tài)范圍(HDR)能顯著提高對比度，為圖像帶來更多“活力”。

這一DVB標(biāo)準(zhǔn)還支持兩個由BT.2020標(biāo)準(zhǔn)定義的量化曲線：混合對數(shù)伽馬以及感知量化編碼。此外，新標(biāo)準(zhǔn)還定義了高于現(xiàn)在使用的50/60 Hz的高幀率。在音頻方面，這一DVB標(biāo)準(zhǔn)還加入了最新的下一代音頻計劃，支持基于對象或場景的音頻。這些新功能可與高清和超高清分辨率相結(jié)合。

有線無線融合網(wǎng)研討會召開

10月21日，國家新聞出版廣電總局科技司在廣東江門召開有線無線融合網(wǎng)研討會，介紹了有線無線融合網(wǎng)試驗、NGB-W試驗、移動多媒體交互電視廣播情況，并就有線無線融合覆蓋的技術(shù)、業(yè)務(wù)、規(guī)劃、管理、運營、需求及建議等進(jìn)行了研討。

4K聯(lián)合實驗室成立

10月15日，4K聯(lián)合實驗室在云棲大會正式成立。該實驗室由阿里云與4K花園聯(lián)合發(fā)起，華數(shù)、索尼、富士、佳能等合作伙伴作為第一批入駐成員加盟。

4K聯(lián)合實驗室將致力于普及4K概念，制定4K行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范4K視頻制作流程，向成員及其他社會單位提供4K技術(shù)支持和培訓(xùn)，提高中國視頻產(chǎn)業(yè)水平，服務(wù)于全球用戶。實驗室成員共享研究成果，共同推動4K產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，打造健康的4K生態(tài)。4K聯(lián)合實驗室落地杭州，而杭州作為華數(shù)的主場，將更有利于發(fā)揮其自身的優(yōu)勢資源，為4K聯(lián)合實驗室提供強大的支持。加之4K花園、索尼、佳能、富士等成員在北京的優(yōu)勢資源，實驗室將形成南北呼應(yīng)之勢從而輻射全國。

IMAX將在歐洲啟動首個

虛擬現(xiàn)實中心

近日，巨幕電影公司IMAX正在進(jìn)軍虛擬現(xiàn)實市場。該公司將啟動全新的歐洲虛擬現(xiàn)實中心。在全球各地，IMAX已啟動了多個虛擬現(xiàn)實項目，包括在洛杉磯成立的第一個虛擬現(xiàn)實中心。

IMAX表示，歐洲的首個中心將于2016年底之前開幕。這里將提供多種虛擬現(xiàn)實體驗，時長為5～15 min，內(nèi)容將來自好萊塢和游戲發(fā)行商。最終將通過虛擬現(xiàn)實中心提供該公司與谷歌合作、使用“影院級”虛擬現(xiàn)實攝像機拍攝的內(nèi)容。IMAX的每個虛擬現(xiàn)實中心將包含多個“艙位”，這些艙位可以提供單用戶或多用戶內(nèi)容，并且“優(yōu)化虛擬現(xiàn)實環(huán)境中的用戶運動和互動”。此外“艙位”是模塊化的，因此這些虛擬現(xiàn)實中心可以很容易地進(jìn)行重新配置。

北京新媒體集團(tuán)·融合媒體內(nèi)容集

成播控平臺正式上線

北京新媒體集團(tuán)與奇虎360合資成立“北京時間股份有限公司”，利用北京電視臺及市屬主流媒體的內(nèi)容資源，共建包括“內(nèi)容、渠道、平臺、服務(wù)”在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)媒體生態(tài)系統(tǒng)。經(jīng)緯中天提供IP流集成調(diào)度、多節(jié)點信號傳輸監(jiān)控、IP流播出管理等一整套融合媒體內(nèi)容播出控制與內(nèi)容應(yīng)用服務(wù)建設(shè)解決方案，支持北京新媒體集團(tuán)實現(xiàn)了包括海量視頻流匯聚、基于360云服務(wù)的全民參與UGC互動直播、與不同類型演播室或播報間互動交流、24小時不間斷新媒體新聞直播等融合媒體互動應(yīng)用。

聯(lián)通攜手華為開通國內(nèi)首個

標(biāo)準(zhǔn)化NB-IoT商用網(wǎng)絡(luò)

近日，中國聯(lián)通網(wǎng)研院、廣東聯(lián)通與華為率先在廣州外場實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化NB-IoT網(wǎng)絡(luò)的端到端打通，完成終端接入、上下行指標(biāo)等典型業(yè)務(wù)驗證，這標(biāo)志著國內(nèi)首個基于現(xiàn)網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)化NB-IoT落地。

中國聯(lián)通將物聯(lián)網(wǎng)列為六大創(chuàng)新戰(zhàn)略之一，率先啟動多城市NB-IoT規(guī)模試點。廣州本次列為聯(lián)通第一批物聯(lián)網(wǎng)NB-IoT試點城市，積極跟進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展，與華為成立聯(lián)合項目組啟動NB-IoT落地驗證。廣州外場試點將先期連片建設(shè)40個站點，系統(tǒng)性地驗證NB-IoT在聯(lián)通1800M和900M網(wǎng)絡(luò)上的覆蓋性能指標(biāo)及典型業(yè)務(wù)應(yīng)用。中國聯(lián)通將在今年內(nèi)分批次啟動8～9個城市試點驗證和商用部署，總規(guī)模將超千站，并在智能停車、智能抄表、智慧路燈、物流跟蹤等多個典型行業(yè)領(lǐng)域開展業(yè)務(wù)應(yīng)用驗證和培育探索。

阿里巴巴構(gòu)建華人華語地區(qū)家庭

娛樂內(nèi)容第一生態(tài)

10月12日，阿里巴巴集團(tuán)數(shù)字娛樂事業(yè)部、優(yōu)酷聯(lián)合在北京舉辦“視無界，見未來——阿里巴巴家庭娛樂戰(zhàn)略發(fā)布會”。阿里巴巴大文娛產(chǎn)業(yè)發(fā)展委員會主席、合一集團(tuán)(優(yōu)酷土豆)董事長兼CEO古永鏘，合一集團(tuán)(優(yōu)酷土豆)總裁兼阿里音樂CEO楊偉東，阿里巴巴集團(tuán)數(shù)字娛樂事業(yè)部總經(jīng)理兼合一集團(tuán)(優(yōu)酷土豆)高級副總裁李捷攜阿里巴巴數(shù)字娛樂事業(yè)部管理團(tuán)隊正式對外宣布以優(yōu)酷為中心的阿里巴巴多屏戰(zhàn)略將升級，并提出阿里巴巴家庭娛樂戰(zhàn)略的愿景——構(gòu)建“華人華語地區(qū)家庭娛樂內(nèi)容第一生態(tài)”。 截止目前，阿里巴巴擁有家庭娛樂日活躍可運營用戶超2 000萬，日均視頻播放量約2.4億，用戶日均在線時長近3.9小時。

廠商動態(tài)

永新視博參展2016 IBC

VR精彩亮相

2016 IBC展會在荷蘭阿姆斯特丹成功舉辦。永新視博通過IBC平臺，展出高新技術(shù)產(chǎn)品和多種端到端解決方案，展品涵蓋安全管理統(tǒng)一平臺、VR、魔方、屏屏通等多種解決方案。

本次展會展出了核心產(chǎn)品安全管理統(tǒng)一平臺，該平臺融合了CAS和DRM，為基于DVB,IPTV/OTT網(wǎng)絡(luò)平臺提供傳統(tǒng)廣播和新媒體服務(wù)的運營商提供一站式全平臺安全解決方案；屏屏通作為熱點產(chǎn)品，其多種運營模式包括家庭模式、學(xué)校模式、銀行模式、工廠模式、運營商寬帶模式和全程網(wǎng)絡(luò)模式，并輔以新型運營思路，成為廣電運營商向智能小屏終端進(jìn)發(fā)的排頭兵；魔方作為公司最新的高科技智能網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品再次亮相，該產(chǎn)品集智能路由，EoC寬帶技術(shù)和智能機頂盒為一體，適應(yīng)廣大消費者的需求。永新視博自主研發(fā)的VR端到端解決方案與公司的智能網(wǎng)關(guān)終端和安全管理平臺相融合，從VR內(nèi)容的采編和拼接，到VR內(nèi)容的編碼及傳輸，以及終端VR內(nèi)容的解碼觀看等方面，給參觀者呈現(xiàn)了完整的VR體驗。

Avid發(fā)布Pro Tools|MTRX 音頻

接口，帶來出眾的音質(zhì)和靈活性

近日，Avid?發(fā)布了一個全新的通用音頻接口Pro Tools?| MTRX，用于Pro Tools | HDX 和 HD Native。此接口傳承了DAD經(jīng)典的 AD 和 DA轉(zhuǎn)換器的出眾音質(zhì)，并加上強大靈活的監(jiān)聽控制, I/O和路由功能，所有這些都集成在強大的MTRX中?；贛ediaCentral?平臺，與Pro Tools | S6 和 Pro Tools | S3無縫集成。

Pro Tools|MTRX 給用戶帶來：1)實現(xiàn)擴展的監(jiān)聽控制和靈活的路由功能，可并與 Pro Tools | S6, S3及 EUCON 控制器一起使用。2)將轉(zhuǎn)換器用作一臺高性能的64通道Pro Tools| HD 接口箱。3)通過AES3, MADI, Dante 和/或 SDI I/O協(xié)議，連接并可自由路由整個工作室。4)以選件的形式增加高質(zhì)量的傳聲器放大器并可用Pro Tools遠(yuǎn)程控制。5)通過8個可用的8通道卡槽，根據(jù)需要自定義Pro Tools | MTRX。6)通過Word Clock, AES11, Video 和數(shù)字 I/O同步所有設(shè)備。7)AES輸入自帶采樣率變換。

大洋四大項目同獲“廣播電影電視

科技創(chuàng)新獎”

10月19日，“2015年度廣播電影電視科技創(chuàng)新獎”頒獎典禮在杭

州ICTC大會上舉行。中科大洋與各地用戶合作的創(chuàng)新項目中，有4個項目獲得了本屆廣播電影電視科技創(chuàng)新獎。分別是：高新技術(shù)研究與開發(fā)類一等獎，獲獎項目：基于頻道制模式統(tǒng)分結(jié)合的全媒體智能聚合云架構(gòu)全臺網(wǎng)；工程技術(shù)類二等獎，獲獎項目：非線性高端制作島；科技成果應(yīng)用與技術(shù)革新類二等獎，獲獎項目：高清制播網(wǎng)流程服務(wù)平臺；軟科學(xué)類二等獎，獲獎項目：高標(biāo)清混合制播圖像幅型比變換規(guī)范研究。

新奧特：暢談大視頻智能管理與

運營發(fā)展

2016年10月19日, 以“智慧、安全、融合、一體化發(fā)展”為主題的ICTC2016在杭州拉開帷幕，新奧特(CDV)做了題為“大視頻智能管理與運營發(fā)展之路”的主題演講。

報告分析了目前廣電市場現(xiàn)狀和困境，提出了以虛擬化/云化為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)為核心聯(lián)結(jié)、以智能驅(qū)動運營為方向，快速響應(yīng)未來媒體業(yè)務(wù)變化的智能化變革與發(fā)展之路。演講中特別指出，虛擬化≠云計算，并具體描述了云計算區(qū)別于虛擬化的兩大重要特點：1)按需服務(wù)——以用戶自服務(wù)的形式來實現(xiàn)用戶系統(tǒng)的橫向擴展是實現(xiàn)快速相應(yīng)業(yè)務(wù)變化的重要一步，也是云計算區(qū)別于虛擬化的一個重要特征。2)彈性服務(wù)——自動化的服務(wù)能力擴展與收縮使用戶系統(tǒng)由人工擴展變?yōu)樽詣由炜s，從而更快速智能地應(yīng)對系統(tǒng)對資源需求的變化。

Research on efficient segmentation of news unit based on multiple features

ZHANG Yun1， WANG Lidong2， SHEN Binghu1， LIAN Yiqun1

(1.InstituteofZhejiangRadioandTVTechnology，ZhejiangUniversityofMediaandCommunications，Hangzhou310018，China；2.QianjiangCollege，HangzhouNormalUniversity，Hangzhou310018，China)

In order to improve the accuracy and stability of news unit segmentation， an efficient technique based on multiple feature fusion is proposed. Firstly， the shot boundary is correctly detected by the saliency-ware local histogram comparison， and keyframes are extracted to represent each shot. Then， human faces in each keyframe is detected， and keyframes based on local histogram and face similarities are clustered， accordingly the anchorperson shots can be located. Finally， news unit segmentation results are optimized by analyzing the news planned order. The proposed method is tested on many news videos produced by provincial， city and country level television station， and experimental results show that the method is reliable and stable， and can automatically segment news units correctly and efficiently.

multiple feature fusion； news unit segmentation； clustering； face recognition； news planned order

張赟，王李冬，沈兵虎，等. 多特征融合的新聞視頻單元高效分割方法研究[J]. 電視技術(shù)，2016，40(11)：132-136. ZHANG Y，WANG L D，SHEN B H，et al. Research on efficient segmentation of news unit based on multiple features[J]. Video engineering，2016，40(11)：132-136.

TP391

A

10.16280/j.videoe.2016.11.027

浙江省自然科學(xué)基金項目(LY14F020050；LQ14F020008)；浙江省科技計劃項目(2015C33069)；浙江廣播電視技術(shù)研究所2015年度科研項目(2015004)

2016-02-21