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.     

危险源监控视频关键帧提取初步研究

提出了一种危险源监控视频关键帧提取算法。根据危险源监控视频的特点,利用I帧DC图的比较,减少危险源监控视频的冗余信息,获取有效视频;利用基于镜头的压缩域关键帧提取方法提取帧。实验结果表明,该方法能有效进行危险源监控视频关键帧的提取。     

基于视频聚类的关键帧提取算法

关键帧可以有效减少视频索引的数据量,是分析和检索视频的关键。在提取关键帧过程中,为了解决传统聚类算法对初始参数敏感的问题,提出了一种改进的基于视频聚类的关键帧提取算法。首先,提取视频帧的特征,依据帧间相似度,对视频帧进行层次聚类,并得到初始聚类结果;接着使用K-means算法对初始聚类结果进行优化,最后提取聚类的中心作为视频的关键帧。实验结果表明该方法可以大幅提高关键帧的准确率和查全率,能较好地表达视频的主要内容。     

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。     

一种基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法

情节代表帧选取方法是视频语义分析和基于内容的视频检索的很重要的方法。代表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种快捷的方法。该文在子镜头的关键帧提取方法基础上,利用模糊C-均值聚类算法,实现了一种基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法。实验证明该方法计算简单,可以较好地代表视频情节。     

基于互信息熵的全景视频关键帧数据实时提取系统设计

摘要：关键帧数据提取可以降低全景视频检索中产生的数据量,为了提高全景视频镜头边缘的检测与关键帧的提取的处理能力,提出基于互信息熵的全景视频关键帧数据实时提取系统设计。根据全景视频关键帧数据提取系统的硬件结构,分析视频播放器和镜头边缘检测器的工作原理;在系统的软件设计中,将待检测的两帧图像随机划分为子图像块,通过计算子图像块之间的互信息熵,获取全景视频图像的突变帧,将关键图像帧的特征差值曲线作为全景视频关键帧的时序特征,完成全景视频中关键帧数据的特征匹配,选择一个能够体现全景视频图像属性的特征,描述视频中的主要信息,利用数值化分析的方式,将全景视频帧的特征转换成数组形式的特征向量,通过计算互信息熵值,提取全景视频关键帧数。系统测试结果表明,文中系统将关键帧数据提取的查全率和查准率分别提高到95%和98%以上。能够准确提取出全景监控视频的关键帧数据,具有更好的全景视频处理能力。     

MPEG压缩域关键帧提取的研究

提出了一种基于MPEG压缩域关键帧的提取方法.首先对MPEG压缩域中实现I帧的提取,然后利用I帧的特征8×8块的DC系数,计算相邻I帧对应位置的8×8块的DC系数相似性度量,进而实现镜头的判断,最后利用P帧宏块类型提取关键帧.由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需要对其完全解压,所以计算复杂度低,提高了提取速...     

基于内容的视频检索的关键帧提取

关键帧提取是基于内容的视频检索中的一个重要技术。本文在总结前人的工作基础上,提出了一种利用视频帧之间互信息量算法来提取关键帧的方法。该方法结合两个连续图像帧的特征互信息量的变化关系来提取关键帧,并与视频聚类的关键帧提取方法进行了比较。实验结果表明,利用该方法提取的关键帧能较好地代表镜头内容且提取关键帧的速度比视频聚类的关键帧提取方法快。     

基于融合特征的视频关键帧提取方法

当前对视频的分析通常是基于视频帧,但视频帧通常存在大量冗余,所以关键帧的提取至关重要.现有的传统手工提取方法通常存在漏帧,冗余帧等现象.随着深度学习的发展,相对传统手工提取方法,深度卷积网络可以大大提高对图像特征的提取能力.因此本文提出使用深度卷积网络提取视频帧深度特征与传统方法提取手工特征相结合的方法提取关键帧.首先使用卷积神经网络对视频帧进行深度特征提取,然后基于传统手工方法提取内容特征,最后融合内容特征和深度特征提取关键帧.由实验结果可得本文方法相对以往关键帧提取方法有更好的表现.     

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。     

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。     

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。     

一种基于核聚类的关键帧提取方法

为了在视频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。关键帧是对视频镜头的简洁表示，关键帧提取已成为视频检索的一个重要研究方向。文中提出了一种基于核聚类的视频关键帧提取方法，它通过对视频提取颜色特征．并将这些特征作为样本映射到高维特征空间之后，在特征空间中进行聚类，使原来没有显现的特征突现出来，自动将内容相似的样本归为同类，每一类可取一个样本代表其内容，这样的样本即为关键帧。实验结果表明这种方法可以较好地概括视频内容。     

基于改进分块颜色特征和二次提取的关键帧提取算法

关键帧提取技术是视频摘要、检索、浏览和理解中的一项重要技术。目前关键帧提取算法存在一些问题,例如特征选择复杂、阈值选择难、自适应性不强等。为了更有效地提取视频关键帧,提出了一种基于改进分块颜色特征和二次提取的关键帧提取算法。首先,对视频帧进行等面积矩形环划分;其次,提取矩形环的HSV量化颜色特征,并由帧图像中心到外依次减小每个矩形环特征的权值以突出图像主体部分;然后,依据相邻视频帧间特征的显著性变化初步选取关键帧;最后,依据初次提取的关键帧在视频中的位置间隔大小进行二次提取优化关键帧。实验结果表明,该方法具有良好的适应性,同时能够有效避免因镜头有突然闪光或物体快速运动而提取过多的关键帧,最终提取的关键帧能够比较全面准确地表达视频内容。     

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.     

压缩视频流关键帧快速抽取方法

关键帧获取是视频内容分析的前提。目前的视频关键帧提取算法往往需要经过较多的计算才能确定,不适合海量视频数据处理的需求。面对互联网数据流的监控应用,分析了MPEG压缩视频流的特点,提出了一种新的关键帧快速抽取方法。该方法考虑了所抽取关键帧的覆盖面和视频动态性检测的需要,根据视频长度抽取多段关键帧,段首帧反馈定位,段内按稀疏系数抽取。通过视频库和IDC机房网络数据流的检测实验表明,提出的方法是快速有效的,能较好地应用于高速网络的视频监控中。     

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。