摘　　　要：針對如何進(jìn)一步提高鏡頭邊界檢測精度問題，提出了一種基于核的監(jiān)督非保局（ＫＳＮＬＰＰ）投影視頻鏡頭檢測方法。在非保局投影（ＮＬＰＰ）中引入樣本的類別信息，并利用核方法提升ＮＬＰＰ解決非線性問題的能力，提出了ＫＳＮＬＰＰ算法；在此基礎(chǔ)上，將每個(gè)鏡頭視為一類，利用ＫＳＮＬＰＰ算法得到視頻圖像的投影矩陣，利用此投影矩陣對新的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，實(shí)現(xiàn)有監(jiān)督的視頻特征提取；融合各幀的相鄰幀特征構(gòu)建中間特征，利用局部支持向量機(jī)（ＬＳＶＭ）分類器實(shí)現(xiàn)鏡頭邊界...