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关键帧提取技术,对基于内容的视频检索有着重要的作用。为了能从不同类型的视频里有效的提取关键帧,提出了一种新的关键帧提取算法。首先通过主成分分析法提取视频特征信息,然后根据视频内容的复杂度自适应获得聚类数以及聚类中心,通过k均值聚类得到视频关键帧。实验表明该算法能消除闪光灯的干扰,有效地找出代表视频主要内容,尤其是目标运动信息的关键帧。 相似文献
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改进的蚁群算法与凝聚相结合的关键帧提取 总被引:1,自引:0,他引:1
关键帧提取技术,对基于内容的视频检索有着重要的作用。为了从不同类型的视频中有效地提取关键帧,提出了改进的蚁群算法与凝聚相结合的关键帧提取算法。该方法提取视频中每帧的颜色与边缘特征向量,利用改进的蚁群算法自组织地对颜色和边缘特征向量进行聚类,得到初始聚类。通过凝聚算法对初始聚类进行优化,得到最终聚类。提取每类中距离聚类中心最近的向量,将其对应帧作为关键帧。实验结果表明:使用该算法提取的关键帧不仅可以充分表达出视频的主要内容,而且可以根据视频内容的变化提取出适当数量的关键帧。 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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针对k均值聚类提取关键帧存在的不足,提出了优化初始聚类中心的关键帧提取算法。该算法的初始聚类中心由视频数据本身的分布来决定,增强了结果的稳定性;聚类数k不再唯一地决定于给定值,而是根据视频内容自适应获得最佳取值。实验表明该算法有良好的自适应性,获得的关键帧能有效地代表视频内容。 相似文献
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结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
关键帧是描述一个镜头的关键图像帧,它通常反映一个镜头的主要内容,因此,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。提出了一种结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法,一方面通过互信息量算法对视频片段进行镜头检测可以保持视频的时间序列和动态信息,另一方面通过模糊聚类使镜头中的关键帧能很好的反映视频镜头的主要内容。最后构建了一套针对MPEG-4视频的关键帧提取系统,通过实验证明该系统提取的关键帧,可以较好地代表视频内容,并且有利于实现视频分析和检索。 相似文献
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The purpose of video segmentation is to segment video sequence into shots where each shot represents a sequence of frames having the same contents, and then select key frames from each shot for indexing. Existing video segmentation methods can be classified into two groups: the shot change detection (SCD) approach for which thresholds have to be pre-assigned, and the clustering approach for which a prior knowledge of the number of clusters is required. In this paper, we propose a video segmentation method using a histogram-based fuzzy c-means (HBFCM) clustering algorithm. This algorithm is a hybrid of the two approaches aforementioned, and is designed to overcome the drawbacks of both approaches. The HBFCM clustering algorithm is composed of three phases: the feature extraction phase, the clustering phase, and the key-frame selection phase. In the first phase, differences between color histogram are extracted as features. In the second phase, the fuzzy c-means (FCM) is used to group features into three clusters: the shot change (SC) cluster, the suspected shot change (SSC) cluster, and the no shot change (NSC) cluster. In the last phase, shot change frames are identified from the SC and the SSC, and then used to segment video sequences into shots. Finally, key frames are selected from each shot. Simulation results indicate that the HBFCM clustering algorithm is robust and applicable to various types of video sequences. 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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基于AP聚类和频繁模式挖掘的视频摘要生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效支持视频数据库浏览和检索,通过视频摘要来对视频进行紧凑表达变得十分重要.提出了一种新颖的基于近邻传播聚类AP(Affinity Propagation)和频繁镜头模式挖掘的视频摘要自动生成算法.视频频繁镜头模式被定义为在一定时间窗口内经常出现的镜头系列.首先通过近邻传播聚类,将相似镜头聚合到一起;然后采用频繁镜头模式挖掘的方法对视频聚类内容进行挖掘,去掉视频中冗余内容部分;最后通过覆盖视频语义信息的频繁镜头模式生成视频摘要.实验结果表明,视频摘要算法取得了良好的效果. 相似文献
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一种改进的视频关键帧提取算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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视频关键帧提取是视频摘要的重要组成部分,关键帧提取的质量直接影响人们对视频的认识。传统的关键帧提取算法大多都是基于视觉相关的提取算法,即单纯提取底层信息计算其相似度,忽略语义相关性,容易引起误差,同时也造成了一定的冗余。对此提出了一种基于语义的视频关键帧提取算法。该算法首先使用层次聚类算法对视频关键帧进行初步提取;然后结合语义相关算法对初步提取的关键帧进行直方图对比,去掉冗余帧,确定视频的关键帧;最后与其他算法比较,所提算法提取的关键帧冗余度相对较小。 相似文献
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视频摘要是视频内容的一种压缩表示方式。为了能够更好地浏览视频,提出了一种根据浏览或检索的粒度不同来建立两种层次视频摘要(镜头级和场景级)的思想,并给出了一种视频摘要生成方法:首先用一种根据内容变化自动提取镜头内关键帧的方法来实现关键帧的提取;继而用一种改进的时间自适应算法通过镜头的组合来得到场景;最后在场景级用最小生成树方法提取代表帧。由于关键帧和代表帧分别代表了它们所在镜头和场景的主要内容,因此它们的序列就构成了视频总结。一些电影视频片段检验的实验结果表明,这种生成方法能够较好地提供粗细两种粒度的视频内容总结。 相似文献