一种改进的视频关键帧提取算法研究

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题.提出了一种改进的关键帧提取算法,其为视频检索奠定了基础,镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法.首先,通过结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,根据视频内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到的检测镜头进行二次检测,优化检测结果;最后,在HSV颜色空间的基础上,计算每个镜头内每帧的图像熵,从而确定关键帧序列.实验结果表明,提出的改进算法所得到的关键帧结构紧凑且分布均匀.     

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。     

视频检索中的关键帧提取技术

关键帧提取技术是实现基于内容的视频检索的关键技术之一。本文对关键帧提取的基本原理、准则和主要的提取方法进行了介绍和分析,指出了当前关键帧提取技术的主要研究方向。     

一种两阶段的关键帧提取方法

基于联合直方图的帧间相似性在关键帧提取中存在漏检问题,而基于边缘特征的方法,虽然效果较好,但在计算复杂度方面比较高。本文结合这两种方法的优点进行两阶段的提取方法,即先用基于联合直方图的方法提取视频的候选关键帧,再用基于边缘特征的方法进行二次提取。实验结果表明,该方法提取出来的关键帧有较好的代表性,冗余度底。     

深度学习视角下视频关键帧提取与视频检索研究

随着互联网技术的高速发展,互联网中的视频数据已经成为其中的重要数据类型,且在安全监控及视频网站当中得到了十分广泛的应用。随着互联网的逐渐普及,视频搜索也有了更大的意义,因此对视频检索技术的研究则是非常重要的。视频关键帧提取则主要体现视频中各个镜头的显著特征,通过视频关键帧提取能够有效减少视频检索所需要花费的时间,并能够增强视频检索的精确度。因此,对于视频关键帧提取与视频检索进行研究是非常有意义的。     

一种新的关键帧提取方法

对目前存在的几类提取关键帧的方法进行了分析,提出一种新的关键帧提取方法.该算法具有良好的通用性和适应性,计算简单,正确率高,有效避免了冗余,并可以控制关键帧的数量.实验结果表明该算法在提取关键帧方面具有良好的有效性.     

基于仿射传播聚类的视频关键帧提取方法

关键帧提取是基于内容的视频摘要生成中的一个重要技术.首次引入仿射传播聚类方法来提取视频关键帧.该方法结合两个连续图像帧的颜色直方图交,通过消息传递,实现数据点的自动聚类.并与k means和SVC(support vector clustering)算法的关键帧提取方法进行了比较.实验结果表明,AP(Affinity Propagation)聚类的关键帧提取速度快,准确性高,生成的视频摘要具有良好的压缩率和内容涵盖率.     

一种基于机器学习提取多类视频关键帧的方法

提出了一种不局限于视频种类的关键帧提取方法。这种基于机器学习提取视频关键帧的方法能有效地提取视频的关键部分。与以往传统的抽取关键帧方法相比,此方法不是针对某一类视频而设计的。为验证此方法,首先应用GIST描述符提取每幅图像的GIST特征,然后一个类稀疏模型来判断每幅图像的重要程度,最后选择具有高可靠得分的图像帧作为视频的关键帧,提取的关键帧将用于总结视频的主要内容。该方法仅需要一个模型来完成提取关键帧的工作,而不必为每一类视频都训练一个新模型。     

基于用户兴趣语义的视频关键帧提取

目前,视频关键信息提取技术主要集中于根据视频低层特征进行关键帧的提取,忽略了与用户兴趣相关的语义信息。对视频进行语义建模需收集大量已标注的视频训练样本,费时费力。为缓解这一问题,使用大量互联网图像数据构建基于用户兴趣的语义模型,这些图像数据内容丰富、同时涵盖大量事件信息;然而,从互联网获取的图像知识多样且常伴随图像噪声,使用蛮力迁移将大幅影响视频最终提取效果,提出使用近义词联合权重模型衡量互联网中存在差异但语义相近的图像组,并利用这些图像组构建语义模型。通过联合权重学习获取语义权重,每一图像组在知识迁移中所起的作用由权重值决定。使用来自不同视频网站的多段视频对所提方法进行验证,实验结果表明对用户感兴趣的内容进行联合权重语义建模能更加全面、准确地获取信息,从而有效指导视频关键帧提取。     

一种从MPEG压缩视频流中提取关键帧的方法

在基于视频内容检索的多媒体系统中,由于需要进行镜头分割和提取关键帧,还需要用静态图象来表示视频内容以及该图象的特性进行分析,因此根据视频序列中相邻画面一般具有相似性和连续性这一镜头分割和关键帧提取的共同理论依据,构造了关键帧提取系统,它能直接提取关键帧,而不用先进行镜头分割,且只需要Ⅰ帧信息及其频域直流分量的信息,即能达到最小程度的解码,在关键帧的判定方面,通过分析当前镜头分割技术的特点及其发展方向,提出了质点等价法和基于宏块互异的方法。     

基于代表帧的视频摘要方法在家庭视频中的应用

依据目前的研究状况和家庭视频的特点,提出一种适用于家庭视频的基于场景代表帧的视频摘要生成方法.场景代表帧的选取是在提取法得到.最后给出了基于内容的家庭视频摘要系统.     

基于内容的视频检索技术

从分析基于内容的视频检索的优点和系统结构出发，重点探讨了系统中所涉及的镜头边界检测技术、关键帧提取技术、特征提取技术，分析了技术中各种方法的优缺点并介绍了一些新的方法，最后提出了一些值得进一步研究的问题。     

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。     

基于镜头关键帧集的视频场景聚类的研究

在数字视频的分析、浏览、检索中,镜头已难以满足现有的需要。场景是一组包含有内容相关的若干镜头的集合,在一定程度上满足了数字视频的分析、浏览、检索的需要。文章首先使用了X2直方图匹配的计算方法,结合直方图的两次判断法,进行突变和渐变镜头边界的检测;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧集;文章提出了基于镜头关键帧计算两个关键帧集之间距离的最小值作为所计算镜头之间的距离的算法;最后运用镜头之间的距离进行镜头的聚类产生场景,给出了典型的实验结果,表明该算法对视频场景的聚类有较好的性能。     

基于镜头间信息的关键帧提取

关键帧提取是视频检索和摘要的基本技术之一。高效的关键帧提取技术能促进广泛应用的视频浏览技术的发展。本文提出了一种新的选择关键帧的准则,并相应地提出了基于帧频-反比镜头频数的关键帧选取算法。它的新颖之处在于在关键帧提取中不但应用了镜头内的信息,而且运用了镜头之间的视觉信息。     

典型的视频摘要系统及其对比

视频摘要是以自动或半自动的方式对视频的结构和内容进行分析,从原视频中提取出有意义的部分,并将它们以某种方式进行组合,形成简洁的能够充分表现视频语义内容的视频概要。重点介绍了几个典型的视频摘要系统及其涉及到的一些关键技术,并对这些典型的视频摘要系统进行对比,最后对视频摘要技术进行总结与展望。     

视频摘要技术研究

对视频摘要技术进行了研究,将视频摘要按其表现形式分为以标题、关键帧和故事板为代表的静态视频摘要以及以缩略视频为代表的动态视频摘要,并对其中涉及的关键技术进行了探讨,最后对视频摘要技术未来的发展方向进行了总结与展望。     

浅析商务智能的框架及其关键技术

伴随着社会的不断进步,经济的高速发展,人们生活水平有了很大提高,在人们不断提高自身生活水平的同时,企业也逐渐对自身进行了深入的发展和改革,以求在优胜劣汰的市场竞争机制中站稳脚步,从而获得最大的效益。商务智能是企业提高其自身核心竞争力的关键手段,但是,由于商务智能构建的成本太大,这也就严重制约了商务智能在企业中的应用以及其自身的发展。当前企业在商务智能需求的基础之上,建造了商务智能的框架,并且对其系统的具体运行机理、关键实现的技术以及核心组件的功能进行了详细的分析。本文中,笔者就对商务智能的框架及其关键的技术进行简要分析。     

基于文字和图像信息提取视频关键帧

关键帧提取是基于内容检索的一个重要的组成部分,所提取的关键帧的质量的好坏,直接影响检索的结果。该文介绍了目前几种较为典型的算法,并在对其进行分析比较的基础上,针对新闻视频提出了基于文字和图像信息提取关键帧的算法,取得了很好的效果,最后在结论中提出了综合运用音频、图像、文字和运动信息提取关键帧的层次化算法思想。