基于图像相似度的关键帧提取算法

为了在视频管理数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须用简明的方式表示视频的内容,关键帧提取技术是视频分析和视频检索的基础,现阶段关键帧提取技术已成为视频检索的一个重要研究方向。文中提出了一种改进的基于内容的视频关键帧提取方法-基于图像相似度的关键帧提取算法。实验结果表明这种方法可以较好地完成关键帧的提取工作,降低关键帧的冗余度,提高关键帧代表性。     

基于关键帧序列的视频片段检索

提出了一种基于关键帧融合的视频片段检索方法。使用特征联合分布直方图将视频分割为子镜头,子镜头用关键帧表示。检索时,对范例视频片段的每个关键帧检索到相似的关键帧,所有的相似关键帧按照时间连续性融合为视频片段。提出一种快速的视频片段相似度计算模型。实验表明,本文的方法快速有效。     

一种基于视频聚类的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量，同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。该文简单介绍了目前的关键帧提取技术，提出了一种基于聚类利用颜色直方图提取关键帧的方法来克服其它方法的不足。实验证明该方法计算量小，可以较好地代表视频内容。     

一种从压缩视频流中提取关键帧的方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于DC系数和运动矢量直接从MPEG压缩视频提取关键帧的方法,无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。     

基于压缩域的关键帧快速提取方法

关键帧提取技术是基于内容检索和视频分析的基础。关键帧的使用减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。首先介绍了目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于运动特征利用模糊推理算法从MPEG视频流中提取关键帧的方法。由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需对其解压,所以计算复杂度低,提高了提取速度。实验证明该方法效率高,可以比较好地代表视频内容。     

数据驱动人体动画的关键帧技术研究综述

基于关键帧技术的运动捕获数据驱动人体动画,因其捕获的数据具有高度逼真性和实时处理能力使之成为应用广泛的人体动画方法。对现有基于运动捕获数据的3维人体动画关键帧技术进行了系统分析和阐述,介绍了运动捕获数据及其表现形式,从捕获数据的角度分析并比较了基于自适应采样的关键帧提取技术、基于运动速度控制的关键帧插值技术及基于运动特征和运动模型的关键帧检索技术,对3维人体运动关键帧技术中的难点问题及进一步研究方向进行了展望。     

一种基于压缩域下关键帧提取算法的研究

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍了关键帧的特点、选取原则以及目前关键帧的提取技术,然后提出了一种基于帧自适应的关键帧提取算法,该算法无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。     

一种视频驱动的三维虚拟人动画实现方法

研究实现三维人体动画具有广泛的应用前景和实用意义,提出了一种二维视频驱动的三维人体动画实现方法。基于动态帧的关键帧提取算法从二维视频中构建了二维关键帧集合;基于二维关键帧构建二维人体骨骼模型;利用小孔成像原理和勾股定理计算得到关节特征点的深度坐标,从而得到了反映人体动画的三维数据。实验结果表明,该方法生成的三维人体动画形象逼真、成本低、提高了运动生成的实时性,能够应用于虚拟现实、计算机游戏、三维视频游戏制作等领域。     

一种基于RS和I帧的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用可以大量降低视频索引的数据量,提出了一种基于RS理论和I帧的关键帧提取方法。该方法在压缩域上进行,只需要视频流中I帧数据,因此大大减少了运算的数据量。     

基于视觉词袋的视频检索校准方法

随着互联网技术的飞速发展,视频数据呈现海量爆炸式增长,传统的视频搜索引擎 多数采用单一的基于文本的检索方法,该检索方法对于视频这类非结构化数据,存在着内容缺失、 语义隔阂等问题,导致检索结果相关度较低。提出一种基于视觉词袋的视频检索校准方法,该方 法结合了视频数据的可视化特征提取技术、TF-IDF 技术、开放数据技术,为用户提供优化后的 视频检索校准结果。首先,基于HSV 模型的聚类算法提取视频的关键帧集合及关键帧权值向量; 接着用关键帧图像的加速稳健特征等表示视频的内容特征,解决视频检索的内容缺失问题;然后 利用TF-IDF 技术衡量查询语句关键字的权值,并开放数据获得查询语句关键字的可视化特征和 语义信息,解决视频检索的语义隔阂问题;最后,将提出的基于视觉词袋的视频检索校准算法应 用于Internet Archive 数据集。实验结果表明,与传统的基于文本的视频检索方法相比,该方法的 平均检索结果相关度提高了15%。     

基于视频元数据信息的快速图像检索

现有视频图像检索技术大多是基于2幅图片的整个信息比较,计算量大,且未生成有效的视频结构。针对该问题,提出一种基于视频元数据信息的快速图像检索方法。利用交互信息量提取关键帧,将关键帧划分为场景和主题2个部分,计算其灰度分布和概率密度,构造视频元数据,通过元数据信息进行视频检索。实验结果表明,该方法能快速准确检索出用户所需的视频内容。     

基于实时操作系统的低成本捷联惯导系统

针对捷联惯导系统低成本、小体积的要求,给出提出一种利用微机械惯性传感器,、以ARM芯片作为导航计算机的硬件方案。设计基于嵌入式实时操作系统的实时多任务导航计算机软件系统。测试结果表明,姿态角度的短期误差可保持在2o范围内,软件系统能合理分配硬件资源,提高导航计算机的整体性能,软件的模块化设计使导航计算机的软件系统具备良好可移植性。     

基于压缩域的视频检索系统模型

文章提出了一个基于内容的视频检索系统模型,该模型直接对压缩视频数据进行处理,可节约解压缩的时间,减少运算量,提高系统处理效率。文章对该模型的系统结构以及系统实现所需的一些关键技术进行了介绍。     

基于语义概念的视频检索系统的设计与实现

设计并实现了一种基于语义概念的视频检索系统,该系统包括视频镜头分割与关键帧提取、语义概念检测和用户检索3个部分。系统采用镜头分割与关键帧提取对视频进行层次分割,并对关键帧图像提取有效的图像低层特征,再使用支持向量机(SVM)进行概念的检测,最后针对概念内容进行视频检索。在概念检测中,提出了一种基于验证平均准确率的线性加权方法对SVM的分类结果进行后融合。实验结果表明,该方法可以达到较高的检索准确率。     

面向视频场景内容检索的文本解析工具设计与实现

在足球赛事视频的应用背景下,分析了面向视频场景内容检索的文本解析关键技术,设计并实现了面向视频场景内容检索的文本解析工具。该工具利用中文分词技术分割自然语言文本,通过汉语语法规则提取关键词,采用加权算法对关键词排序,并将关键词映射到知识表达集,从而获得关键词的语义信息,完成文本解析。实验结果表明,该工具能够满足自然语言文本的视频检索需求。     

基于多属性层次识别的车辆视频 检索系统设计研究

交通监控视频中车辆的有效检测和实时跟踪,是车辆行为分析和识别的前提,也是智能交通系统（ITS） 的核心内容和关键技术。本文在深入分析当前车辆属性识别方法以及车辆视频检索关键技术的基础上,结合交通监控 视频的自身特点,从应用的角度出发,设计一款融合车牌、车身颜色、车型等多个车辆外观属性进行层次识别的机动车辆 检索系统。该系统可为用户提供多种查询方式,从而实现交通监控视频中相关机动车辆的准确检索。     

视频对象运动信息提取与优化匹配技术

运动信息提取是视频序列基于内容分析的重要研究内容。论文提出一种基于运动对象提取视频序列运动信息的新方法。该方法在区域特征匹配的基础上,通过构造区域延迟匹配(RDM)算法优化区域匹配策略来估计运动向量。实验表明该方法能有效地提取视频序列的运动信息。     

压缩域中叠化镜头的快速检测算法

随着网络和多媒体技术的不断发展，基于内容的多媒体信息检索技术变得越来越重要．同成熟的文本检索技术相比，视频检索还处在研究和探索阶段．视频检索的一个有效方法是将无结构的视频节目进行镜头分割，根据每个镜头的关键帧对视频建立索引．因此，镜头分割是基于内容的视频检索的基本步骤，在各种类型的镜头检测算法中，叠化镜头是很难检测的．根据叠化(dissolve)镜头内部预测帧预测误差能量和运动矢量分布特点，提出一种在压缩域中分割叠化镜头的新算法．与公开发表的同类算法相比，它具有以下优点：工作在压缩域上、速度快、鲁棒性好、精度更高．     

一种基于本体的视频检索技术研究

传统的视频检索大多采用基于关键词的方法,难以获得让用户满意的查准率和查全率。为此提出一种基于本体的视频检索技术,该技术借助于领域本体,以其基本概念为关键词通过互联网图像搜索引擎在线获取样本图像组,提取SIFT特征建立图像特征词典,抽取图像特征直方图并计算相似度,辅助完成视频的自动标注,初始化视频检索库;同时,借助于领域本体,对从用户的查询输入中抽取的关键词进行语义扩展,将以扩展概念集进行检索的结果返回给用户,以此实现基于本体的视频检索。最后,结合实例对该算法进行实现和分析,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于粒子群的关键帧提取算法

关键帧提取是基于内容的视频检索中的重要一步,为了能够有效地提取出不同类型视频的关键帧,提出一种基于粒子群的关键帧提取算法。该方法首先提取出视频中每帧的全局运动和局部运动特征,然后通过粒子群算法自适应地提取视频关键帧。实验结果表明,采用该算法对不同类型的视频提取出的关键帧具有较好的代表性。