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一种基于视频聚类的关键帧提取方法 总被引:9,自引:0,他引:9
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。 相似文献
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一种基于核聚类的关键帧提取方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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视频数据具有一定的隐舍层次性,因此在对视频进行镜头分割后,可以利用模糊聚类算法依据相似度提取关键帧和关键镜头,对视频内容进行抽象概括,并以此时镜头进行检索.本文用非监督学习方法中的在线聚类算法自动提取镜头的关键帧,以相似方法对关键帧进行聚类以自动提取关键镜头,并对分类结果进行自我调整.将上述方法实现并用于镜头检索,获得了良好的检索结果,并减少了经验对聚类的影响,而且较好地表示了视频内容的层次性. 相似文献
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刘晓楠 《计算机与数字工程》2010,38(7):26-29
提出了一种基于内容二次聚类的关键帧提取算法。此算法在计算图像帧相似度时,通过分块给不同的块赋予不同的权值,以体现出图像在语义上的重点内容。同时,通过计算自适应阈值对视频进行初次聚类,并计算类间距离,在此基础上再进行二次聚类后得到最终类别,从每个最终类中选取距离类中心最近的图像帧作为关键帧。这种方法经过二次聚类后可克服一次聚类会出现冗余的缺点,实验证明,此算法提取的关键帧更全面、准确地体现了原视频的内容。 相似文献
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视频关键帧提取的可能性C-模式聚类算法 总被引:9,自引:0,他引:9
提出一种视频关键帧提取方法,以可能性C-模式聚类为基础,选用主色调和次色调描述视频图像的特征,从而无需镜头分割即可直接提取视频的关键帧.实验表明,该方法能够根据视频内容的复杂度有效地提取出最具代表性的关键帧,且具有较高的鲁棒性. 相似文献
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关键帧提取是基于内容的视频检索的一个重要的组成部分,所提取的关键帧的有效性,直接影响视频检索的结果。文中提出了一种基于非参数密度估计聚类的关键帧提取方法。首先,通过提取图像的颜色特征和运动特征,然后利用均值漂移聚类方法对融合了颜色和运动信息的特征空间进行聚类。它能自动确定类别数并具有严格的收敛陛,从而大大减少了运算量,提高了运算速度。实验证明,本方法的提取结果与人的主观视觉感知系统具有良好的一致性。 相似文献
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利用改进NFL算法对镜头进行基于内容的检索 总被引:9,自引:1,他引:9
基于镜头的分类和检索对于视频库的管理和查询非常重要.将“最近特征线”法(nearest feature line,简称NFL)用于镜头的分类和检索.将镜头中的代表帧看做是某个特征空间中的点,通过这些点间的连线表征该镜头的总体特征信息,然后计算查询图像和特征线的距离,以决定镜头与查询图像的相似度.为了更适于视频数据,对原来的NFL方法进行了改进,基于镜头内部内容活动程度对特征线进行限制、实验结果表明,改进的NFL方法比传统的NFL方法以及常用的聚类万法,如最近邻法(nearest neighbor,简称NN)和最近中心法(nearest center,简称NC),在性能上有所提高. 相似文献
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一种新的基于对称色彩空域特征的图像匹配方法 总被引:5,自引:0,他引:5
在目前的基于内容的图像检索中,颜色是使用最广泛的进行图像特征匹配的特征之一.在基于颜色的图像特征匹配方法中引入空域信息对于确保匹配准确率是十分必要的.颜色特征的优点在于对尺度、旋转的不变性,而引入空域信息后,会消除这种好的性质.因而需要解决如何在引入空域信息的同时,兼顾不变性的问题.提出一种基于对称色彩空域特征的图像匹配方法.该方法在保留了颜色特征不变性的基础上。通过引入对称的空域信息。既提高了图像特征匹配的准确性。又消除了图像变形对图像特征匹配的影响.最后的试验表明我们的算法在一定程度上解决了图像变形,特别是对称变形对图像匹配的影响. 相似文献
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