多特征融合的新聞視頻單元高效分割方法研究

張 赟，王李冬，沈兵虎，練益群

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

為了提高新聞視頻單元分割的準確性和穩定性，提出了多特征融合的新聞視頻單元高效分割技術。首先，通過基于重要性區域分析的局部直方圖比較方法，實現新聞鏡頭的準確檢測，并提取出每個鏡頭的關鍵幀。然后，檢測出關鍵幀中的人臉信息，并針對局部直方圖和人臉特征實現關鍵幀聚類，從而確定口播鏡頭的位置。最后，通過解析串聯單進一步優化新聞單元分割的結果。在省、市、縣播出的多個新聞視頻上進行實驗，結果表明該方法具有較高的可靠性和穩定性，能夠準確高效地實現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；串聯單

近年來，視頻檢索、索引、瀏覽、表示等技術引起了學術界和工業界的廣泛關注。在大多數視頻應用中，需要首先根據內容將視頻分割成多個獨立的片段。但是由于視頻內容多樣化、結構復雜且數據量巨大(長度僅1分鐘的視頻就包含了多達15 000幀圖像)，因此視頻自動分割的難度較大。盡管過去已經有大量學者致力于視頻結構分析研究，但是目前還沒有成熟的商業軟件用于視頻分割。大多數視頻編輯工具根據固定時長將視頻分割成多個片斷，如“iMovie”，但是無法根據視頻內容進行準確的片斷分割。

由于視頻內容和結構的復雜性，很難找到針對所有視頻的自動化分割方法，因此當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容，具有“口播鏡頭 + 新聞單元”的結構，因此研究新聞單元的自動分割具有可行性。天津大學的冀中等人[1]對新聞單元分割技術作了綜述，將現有方法進行了分類，分析了各類方法的特點，并指出存在的問題和今后發展的趨勢。余驍捷等人[2]利用語音識別技術實現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果的質量，可靠性不高。口播鏡頭是新聞視頻的重要內容，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]。以上方法主要根據口播鏡頭的顏色和音頻特征實現單元分割，適用于口播畫面簡單且變化不大的情況。然而，當前新聞節目的內容和形式多樣，經常根據具體內容變換主持人的位置和背景。圖1給出了同一節目中不同口播鏡頭畫面和對應的直方圖分布，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更加魯棒高效的新聞單元分割，以適應當前新聞節目內容、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 總體設計

圖2給出了算法流程圖，輸入是一段新聞視頻，經過鏡頭檢測、基于口播鏡頭檢測的新聞單元分割、基于串聯單解析的優化等處理，輸出結果是分割后的多個新聞單元。本文的主要貢獻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構圖，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；第二行的色塊是經過鏡頭邊界檢測后的所有鏡頭；第三行是根據鏡頭相似性聚類后識別出的口播鏡頭，以及根據口播鏡頭得到的新聞單元分割結果；第四行是根據串聯單解析的新聞單元分割結果；最后一行是根據串聯單解析結果對基于口播檢測的單元分割結果進行優化后的新聞單元分割結果。下面將具體介紹本文的新聞單元分割算法。

圖3 新聞視頻的層次結構圖

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容的視頻分析與處理的重要步驟。多年來，國內外學者進行了大量研究[5-7]，他們的方法大多根據顏色統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域分析的局部直方圖比較方法，實現了新聞鏡頭的準確檢測。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方格的直方圖距離，最后統計直方圖特征相似的方格數量。若相似方格的數目超過30%，則認為兩幀之間沒有發生鏡頭切換。為了減少由動態背景引起的口播鏡頭分割錯誤，對相似性較大的方格，適當增加其權重。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域)，雖然主持人背后大屏幕的內容發生動態變化，但是通過分塊統計相似性，能夠準確地檢測出主持人口播鏡頭。實驗表明，鏡頭檢測的準確率能夠達到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，需要進一步識別出其中的主持人口播鏡頭，進而實現新聞單元分割。然而視頻中的主持人口播鏡頭很可能根據內容不斷變化，如圖1所示，此時基于直方圖統計的方法很難實現主持人鏡頭的正確聚類。為了準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。首先提取出關鍵幀圖像并檢測出其中的人臉圖像，然后進行基于直方圖和人臉特征的關鍵幀聚類，最后自動定位口播鏡頭并得到相應的新聞單元。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特征的弱分類器構建出強分類器。將待檢測圖像進行灰度化和直方圖均衡化處理，利用訓練得到的分類器進行多尺度的人臉檢測。

2.2.2 基于單樣本的人臉識別

對于所有關鍵幀(k1，k2，…，kn)，以其中任意一個包含人臉的關鍵幀ki作為訓練樣本，匹配其余關鍵幀中檢測出的人臉圖像。采用基于自適應加權LBP的人臉識別方法[9]，通過自適應權重提升基于單樣本的識別效果，大量實驗表明，識別準確率達到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計和人臉識別的方法實現鏡頭關鍵幀聚類。對所有關鍵幀圖像進行兩兩比較，若只是直方圖相似，則相似性定義為直方圖距離的倒數；若只是人臉特征相似，則相似性定義為很大的正整數(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]的方法進行關鍵幀聚類。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，輸出是每個關鍵幀對應的標簽，其中聚類到一起的關鍵幀的標簽一致，算法細節請見文獻[10]。大量實驗表明，主持人口播鏡頭在新聞中通常出現最多，包含關鍵幀數量最多的聚類即為口播聚類。進一步地，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行匹配，能夠保證主持人口播鏡頭檢測的準確性和穩定性。

圖3的第3行內容表示經過聚類后的結果。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志，直到下一個口播鏡頭結束。

2.3 基于串聯單解析的優化

口播鏡頭是新聞單元自動分割的重要依據，然而很多新聞單元并不是由主持人口播開始的，連續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，但是其準確性和穩定性不夠[9]。為了準確分割沒有明顯界限的新聞單元，調研了浙江省、市、縣多個電視臺的新聞制作過程，提出了基于串聯單解析的方案。如圖5所示，串聯單是電視臺新聞節目播出的重要腳本，包含了新聞內容的詳細信息，包括每個片段的時間長度和文字描述，以及轉場、廣告等提示信息。通過正則表達式解析能夠從串聯單中準確提取出每個新聞片段的入出時間點和文字內容。然而串聯單中包含大量無效片斷，如轉場、口播提示等，此外串聯單的時間點精確度不夠。

圖5 電視臺新聞節目串聯單(截圖)

具體算法如下：

輸入：

基于主持人口播的新聞單元A[M]

基于串聯單解析的新聞單元B[N]

輸出：

優化后的新聞單元A[S](N≤S≤M)

初始化：i=0，j=0，k=0；

重復i：

重復j：

重復k：

根據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

直到i

其主要思想是利用串聯單解析結果進一步優化基于口播鏡頭檢測的新聞單元分割結果。主要過程為：根據主播鏡頭的單元分割結果對基于串聯單的單元分割結果進行配準，若入出點配準成功，則首先校正基于串聯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果中，最終輸出優化后的新聞單元。圖3的3～5行表明通過利用串聯單信息，本文提出的方法不但能夠準確檢測出新聞單元邊界，而且能夠區分無口播鏡頭的新聞單元，具有準確性和穩定性。

3 實驗結果及分析

圖6給出了系統的軟件界面，通過簡單操作，用戶能夠方便高效地實現新聞單元分割。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果，其中上面兩條色帶分別表示基于口播檢測和串聯單解析的單元分割結果。可以看出，基于串聯單解析的新聞單元數量較多，且包含很多短小的片段，最后一條色帶是最終的處理結果。虛線部分給出了基于口播的分割結果和最終結果的比較，并給出了

多個新聞單元切換前后的畫面。可以看出，本文的方法不但能夠準確分割出以口播鏡頭的為標志的單元，而且能夠準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，與當前最新的新聞單元分割算法[3-4]進行比較，其中文獻[3]采用了基于直方圖和SIFT特征聚類的方法，文獻[4]采用了視頻、音頻和字幕等多模態特征結合的方法。選取近兩年央視、浙江省、杭州市、桐鄉等各級電視臺的多檔熱門新聞節目作為實驗數據，分別使用文獻[3-4]和本文提出方法進行新聞單元分割。表2給出了以上三種方法的查全率和查準率比較。圖8給出了平均查準率和查全率比較。可以看出本文提出的方法比文獻[3-4]具有明顯優勢，其原因在于：文獻[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[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單解析，能夠較好地解決新聞單元錯檢、漏檢、準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確率和穩定性，并且能夠處理內容和形式多樣的新聞節目，具有很強的適應性。

圖7 新聞單元分割的結果及比較

表2 新聞單元分割性能的比較

圖8 新聞單元分割結果的平均查準率和查全率比較

4 小結

提出了多特征融合的新聞單元分割算法，通過結合基于口播檢測和串聯單解析兩種方法的優勢，顯著提升了新聞單元分割的性能。在算法研究的基礎上，開發了軟件系統實現準確高效的新聞單元分割。研究的新聞單元分割方法能夠應用于新聞快速編目、檢索等，滿足新媒體時代節目快速制作和發布的要求。

今后，將進一步研究高效的視頻單元分割方法，應用于更多類型的視頻節目，如體育、電影、綜藝節目。需要面臨更多具有挑戰性的難題，如特征表示、關鍵幀選取、相似性度量等。將利用更多特征信息，如聲音、字幕、運動等，實現更加高效的視頻結構分析。

致謝：

本論文成果要感謝浙江廣電集團、杭州文廣集團、桐鄉市電視臺提供的大量新聞素材，對系統的功能進行了大量測試，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綜述[J].中國圖象圖形學報，2007，12(11)： 1952-1960.

[2]余驍捷. 新聞播報節目的內容自動標注系統[D].北京：清華大學，2014.

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

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

[5]凌堅，練益群.新聞單元的自動快速分割方法[J].電視技術，2009，33(7)：59-63.

[6]劉群，江偉，吳渝. 采用多特征融合的鏡頭邊界檢測方法[J].計算機工程與應用，2010，46(13)： 171-174.

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[8]VIOLA P A，JONES M J.Rapid object detection using a boosted cascade of simple features[C]// Proc.IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.[S.l.]：IEEE，2001：511-518.

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[10]FREY B J， DUECK D. Clustering by passing messages between data points[J]. Science，2007， 315(5814)： 972-

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絡，數據挖掘；

沈兵虎(1953— )，研究員，主要研究方向為廣播電視技術、媒資管理；

練益群(1955— )，女，教授，主要研究方向為廣播電視技術、媒資管理。

責任編輯：閆雯雯

行業聚焦

工信部：從六方面著力推進網絡

強國建設

近日，中央政治局就實施網絡強國戰略進行第三十六次集體學習，習近平總書記進一步強調了建設網絡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，工信部將進一步深入學習習近平總書記系列講話精神，對網絡強國戰略進一步深入研究，細化落實，進一步強化使命意識和擔當精神，立足工信部的職責，扎實推進網絡強國建設。當前重點考慮在以下方面著力推進：一是要加快構建新一代信息基礎設施。二是要繼續提升技術產業支撐能力。三是要繼續提升行業監管能力。四是要繼續提升網絡安全保障能力。五是大力促進數字經濟發展。六是要積極參與互聯網國際治理。

我國新批七個國家級大數據綜合

試驗區

10月8日，國家發展改革委、工業和信息化部、中央網信辦發函批復，同意在京津冀等7個區域推進國家大數據綜合試驗區建設，這是繼貴州之后第二批獲批建設的國家級大數據綜合試驗區。

此次批復的國家大數據綜合試驗區包括2個跨區域類綜合試驗區(京津冀、珠江三角洲)，4個區域示范類綜合試驗區(上海市、河南省、重慶市、沈陽市)，1個大數據基礎設施統籌發展類綜合試驗區(內蒙古)。其中，跨區域類綜合試驗區定位是，注重數據要素流通，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，支撐跨區域公共服務、社會治理和產業轉移，促進區域一體化發展；區域示范類綜合試驗區定位是，引領東部、中部、西部、東北等“四大板塊”發展，注重數據資源統籌，促進區域協同發展，實現經濟提質增效；基礎設施統籌發展類綜合試驗區定位是，加大資源整合力度，強化綠色集約發展，加強與東、中部產業、人才、應用優勢地區合作，實現跨越發展。

直播衛星用戶突破一億戶

截至2016年10月10日，我國直播衛星用戶總數突破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。直播衛星已經成為我國農村地區群眾接收廣播電視的主要方式。

直播衛星公共服務自2011年啟動實施以來，在中央有關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與市場零售相結合的方式，建立健全貫穿中央、省、地市、縣及鄉鎮的直播衛星公共服務運行機制，直播衛星戶戶通用戶規模持續快速擴大。直播衛星戶戶通工程的順利推進，有效地解決了農民群眾收聽收看高質量廣播電視節目的難題，極大提高了城鄉廣播電視公共服務均等化水平，進一步擴大了中央和省級廣播電視節目在農村地區的輻射力、影響力，有力占領并鞏固了農村宣傳思想文化陣地。

上半年有線電視用戶突破2.5億

數字化率達85%

據前瞻產業研究院數據顯示，2016年上半年我國有線電視用戶數為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。直播星用戶達到8 772.1萬戶，較2015年底增加1 673.9萬戶。IPTV用戶達到6 581.2萬戶，較2015年底增加1 992.2萬戶。互聯網電視用戶達到5 298.6萬戶，較2015年底增加848.6萬戶。

2016年上半年，我國有線高清持續發力，高清數字電視保持穩步快速增長，截止到2016年上半年，我國有線高清數字電視用戶突破7 000萬戶，占全國有線數字電視用戶的34.74%，占全國有線電視用戶的28.67%，高清數字化程度達到34.74%。截止到2016年上半年，我國有線高清交互數字電視用戶突破4 000萬戶，占有線數字電視用戶的19.95%，占有線電視用戶的16.47%。

云南廣電傳媒集團與柬埔寨國家電

視臺簽署互聯網電視項目建設協議

10月12日，中國云南廣電傳媒集團與柬埔寨國家電視臺的柬埔寨DTMB+OTT(中國標準數字電視融合互聯網全媒體業務)項目建設協議在金邊正式簽署。

當天，云南廣電傳媒集團與柬埔寨國家電視臺的柬埔寨DTMB+OTT(中國標準數字電視融合互聯網全媒體業務)建設項目簽約，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活動。

黑龍江省2020年基本實現

數字廣播電視戶戶通

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

《通知》要求，在全面實現廣播電視數字化方面，要統籌無線、有線、衛星三種技術方式，在有條件的農村地區鼓勵采取有線光纜聯網方式，有線電視未通達的農村地區可由群眾自愿選擇直播衛星、地面數字電視或“直播衛星+地面數字電視”等方式，到2020年基本實現數字廣播電視戶戶通；在全省有序實施廣播電視無線數字化覆蓋工程，并同步實施數字音頻廣播覆蓋工程，到2020年基本實現全省無線廣播電視由模擬向數字化轉換；積極推進農村廣播電視雙向覆蓋網絡建設，全面實現光纖入戶，到2020年基本建成面向未來網絡演進的下一代廣播電視網。

江西聯通與廣電開展戰略合作

發力IPTV

10月25日，江西聯通與江西廣播電視臺在南昌簽署融合發展戰略合作協議。根據協議，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力。

由江西聯通與江西廣播電視臺合作的江西聯通IPTV(沃TV)即將上線試運行，IPTV平臺擁有高清25路、標清80路直播電視頻道，高清節目點播長達4萬小時，其中高清電影約1萬部，高清電視連續劇約1 500部，百姓在家即可享受高清視聽盛宴。同時，IPTV平臺還實現了時移、回看、游戲和應用等綜合業務功能，讓觀眾由“看電視”向“用電視”轉變。

四川：廣播電視“村村通”升級

“戶戶通”

四川省提升相關補助標準加快推進廣播電視“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。預計到2020年，實現省市縣鄉村五級廣播電視設施網絡全覆蓋、互聯互通。

四川省將提高廣播電視運行維護費補助標準，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備每戶一次性補助200元，對未通廣播貧困村建設村級應急廣播(村村響)系統每村一次性補助3萬元，對貧困縣建設縣級應急廣播平臺每縣一次性補助100萬元;非貧困村村級應急廣播系統、非貧困縣縣級應急廣播平臺、基層廣播電視公共服務網點的建設及運行維護所需資金納入公共文化服務體系建設資金中統籌安排。

媒體融合智慧鄉村——TVOS紹興

試點項目正式啟動

10月18日，“媒體融合，智慧鄉村”國家新聞出版廣電總局TVOS紹興試點啟動會，在紹興市袍江經濟技術開發區荷湖村召開。

紹興TVOS智能終端融合了廣電專網、互聯網、通信網的技術和應用，實現了有線、無線的無縫接入。與傳統機頂盒相比，芯片處理能力提升了8倍，清晰度提升了20倍，采用TEE可信執行環境，可以安全、可靠地承載智慧家庭、媒體網關、多屏交互及電視支付等融合類業務，并通過大數據應用聚合能帶給用戶以TVOS2.O為載體的家庭生態系統多樣化體驗。

據悉，中廣有線紹興分公司將通過2016年、2017兩年建設，實現紹興農村TVOS2.O智能終端的規模部署，并依托三大平臺：云服務平臺、有線無線融合的下一代廣電網、用戶家的超高清終端平臺，充分發揮廣電在智慧鄉村建設中服務三農、服務政府的積極作用，同時，也正在全面、深入地參與紹興智慧城市建設。

DVB超高清第二階段標準即將發布

據悉，DVB指導委員會將在12月批準通過并出版UHD-1第二階段標準(TS 101 154)。該標準已獲得了DVB技術研討小組的支持，旨在提升廣播電視服務的音視頻質量。高動態范圍(HDR)能顯著提高對比度，為圖像帶來更多“活力”。

這一DVB標準還支持兩個由BT.2020標準定義的量化曲線：混合對數伽馬以及感知量化編碼。此外，新標準還定義了高于現在使用的50/60 Hz的高幀率。在音頻方面，這一DVB標準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合。

有線無線融合網研討會召開

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研討會，介紹了有線無線融合網試驗、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、業務、規劃、管理、運營、需求及建議等進行了研討。

4K聯合實驗室成立

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

4K聯合實驗室將致力于普及4K概念，制定4K行業標準，規范4K視頻制作流程，向成員及其他社會單位提供4K技術支持和培訓，提高中國視頻產業水平，服務于全球用戶。實驗室成員共享研究成果，共同推動4K產業快速發展，打造健康的4K生態。4K聯合實驗室落地杭州，而杭州作為華數的主場，將更有利于發揮其自身的優勢資源，為4K聯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勢資源，實驗室將形成南北呼應之勢從而輻射全國。

IMAX將在歐洲啟動首個

虛擬現實中心

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

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實體驗，時長為5～15 min，內容將來自好萊塢和游戲發行商。最終將通過虛擬現實中心提供該公司與谷歌合作、使用“影院級”虛擬現實攝像機拍攝的內容。IMAX的每個虛擬現實中心將包含多個“艙位”，這些艙位可以提供單用戶或多用戶內容，并且“優化虛擬現實環境中的用戶運動和互動”。此外“艙位”是模塊化的，因此這些虛擬現實中心可以很容易地進行重新配置。

北京新媒體集團·融合媒體內容集

成播控平臺正式上線

北京新媒體集團與奇虎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容資源，共建包括“內容、渠道、平臺、服務”在內的互聯網媒體生態系統。經緯中天提供IP流集成調度、多節點信號傳輸監控、IP流播出管理等一整套融合媒體內容播出控制與內容應用服務建設解決方案，支持北京新媒體集團實現了包括海量視頻流匯聚、基于360云服務的全民參與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用。

聯通攜手華為開通國內首個

標準化NB-IoT商用網絡

近日，中國聯通網研院、廣東聯通與華為率先在廣州外場實現了標準化NB-IoT網絡的端到端打通，完成終端接入、上下行指標等典型業務驗證，這標志著國內首個基于現網的標準化NB-IoT落地。

中國聯通將物聯網列為六大創新戰略之一，率先啟動多城市NB-IoT規模試點。廣州本次列為聯通第一批物聯網NB-IoT試點城市，積極跟進物聯網標準進展，與華為成立聯合項目組啟動NB-IoT落地驗證。廣州外場試點將先期連片建設40個站點，系統性地驗證NB-IoT在聯通1800M和900M網絡上的覆蓋性能指標及典型業務應用。中國聯通將在今年內分批次啟動8～9個城市試點驗證和商用部署，總規模將超千站，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領域開展業務應用驗證和培育探索。

阿里巴巴構建華人華語地區家庭

娛樂內容第一生態

10月12日，阿里巴巴集團數字娛樂事業部、優酷聯合在北京舉辦“視無界，見未來——阿里巴巴家庭娛樂戰略發布會”。阿里巴巴大文娛產業發展委員會主席、合一集團(優酷土豆)董事長兼CEO古永鏘，合一集團(優酷土豆)總裁兼阿里音樂CEO楊偉東，阿里巴巴集團數字娛樂事業部總經理兼合一集團(優酷土豆)高級副總裁李捷攜阿里巴巴數字娛樂事業部管理團隊正式對外宣布以優酷為中心的阿里巴巴多屏戰略將升級，并提出阿里巴巴家庭娛樂戰略的愿景——構建“華人華語地區家庭娛樂內容第一生態”。 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

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，展出高新技術產品和多種端到端解決方案，展品涵蓋安全管理統一平臺、VR、魔方、屏屏通等多種解決方案。

本次展會展出了核心產品安全管理統一平臺，該平臺融合了CAS和DRM，為基于DVB,IPTV/OTT網絡平臺提供傳統廣播和新媒體服務的運營商提供一站式全平臺安全解決方案；屏屏通作為熱點產品，其多種運營模式包括家庭模式、學校模式、銀行模式、工廠模式、運營商寬帶模式和全程網絡模式，并輔以新型運營思路，成為廣電運營商向智能小屏終端進發的排頭兵；魔方作為公司最新的高科技智能網關產品再次亮相，該產品集智能路由，EoC寬帶技術和智能機頂盒為一體，適應廣大消費者的需求。永新視博自主研發的VR端到端解決方案與公司的智能網關終端和安全管理平臺相融合，從VR內容的采編和拼接，到VR內容的編碼及傳輸，以及終端VR內容的解碼觀看等方面，給參觀者呈現了完整的VR體驗。

Avid發布Pro Tools|MTRX 音頻

接口，帶來出眾的音質和靈活性

近日，Avid?發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經典的 AD 和 DA轉換器的出眾音質，并加上強大靈活的監聽控制, I/O和路由功能，所有這些都集成在強大的MTRX中。基于MediaCentral?平臺，與Pro Tools | S6 和 Pro Tools | S3無縫集成。

Pro Tools|MTRX 給用戶帶來：1)實現擴展的監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量的傳聲器放大器并可用Pro Tools遠程控制。5)通過8個可用的8通道卡槽，根據需要自定義Pro Tools | MTRX。6)通過Word Clock, AES11, Video 和數字 I/O同步所有設備。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

科技創新獎”

10月19日，“2015年度廣播電影電視科技創新獎”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新項目中，有4個項目獲得了本屆廣播電影電視科技創新獎。分別是：高新技術研究與開發類一等獎，獲獎項目：基于頻道制模式統分結合的全媒體智能聚合云架構全臺網；工程技術類二等獎，獲獎項目：非線性高端制作島；科技成果應用與技術革新類二等獎，獲獎項目：高清制播網流程服務平臺；軟科學類二等獎，獲獎項目：高標清混合制播圖像幅型比變換規范研究。

新奧特：暢談大視頻智能管理與

運營發展

2016年10月19日, 以“智慧、安全、融合、一體化發展”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展之路”的主題演講。

報告分析了目前廣電市場現狀和困境，提出了以虛擬化/云化為基礎，以數據為核心聯結、以智能驅動運營為方向，快速響應未來媒體業務變化的智能化變革與發展之路。演講中特別指出，虛擬化≠云計算，并具體描述了云計算區別于虛擬化的兩大重要特點：1)按需服務——以用戶自服務的形式來實現用戶系統的橫向擴展是實現快速相應業務變化的重要一步，也是云計算區別于虛擬化的一個重要特征。2)彈性服務——自動化的服務能力擴展與收縮使用戶系統由人工擴展變為自動伸縮，從而更快速智能地應對系統對資源需求的變化。

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，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

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

2016-02-21