视频信息索引技术的新发展——视频摘要

视频摘要是时视频内容的一个简短的小结。本文介绍的视频摘要的基本概念、视频摘要的分类，并重点介绍了每一类视频摘要实现的关键技术。最后对目前的视频摘要技术作了小结．并展望了今后的发展方向。     

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。     

视频信息索引技术的新发展——视频摘要

视频摘要是对视频内容的一个简短的小结。本文介绍的视频摘要的基本概念、视频摘要的分类,并重点介绍了每一类视频摘要实现的关键技术。最后对目前的视频摘要技术作了小结,并展望了今后的发展方向。     

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。     

基于内容的监视视频摘要技术研究

介绍了视频摘要的相关概念、作用以及视频摘要所涉及到的一些关键技术,探讨了视频结构化的主要步骤,在分析监视视频特征的基础上,给出了一个基于内容的监视视频摘要系统模型。     

基于内容的监视视频摘要技术研究

介绍了视频摘要的相关概念、作用以及视频摘要所涉及到的一些关键技术,探讨了视频结构化的主要步骤,在分析监视视频特征的基础上,给出了一个基于内容的监视视频摘要系统模型。     

基于关键帧的视频摘要生成方法

视频摘要是视频内容的一种压缩表示方式,视频摘要的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频检索提供了帮助, 因此对视频摘要的研究已成为视频应用领域十分活跃的课题.为了能够更好地浏览视频.该文提出了一种新的基于关键帧的视频摘要生成算法,该算法首先通过检测镜头,然后用基于主成分分析法自适应的提取镜头关键帧,最后将镜头关键帧按时序排列在一起组成视频摘要.试验表明,该算法建立的视频摘要能较好地反映原视频的内容.     

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.     

基于对象的视频摘要技术

视频摘要技术是当前多媒体领域研究的热点之一。视频摘要生成方法归结为两类:基于关键帧的视频摘要和基于对象的视频摘要;对基于关键帧的视频摘要方法做了简要的介绍,并重点总结了历年来出现的基于对象的视频摘要的生成方法。最后对视频摘要技术的发展做出了总结和展望。     

基于关键帧的视频摘要研究

提出基于Directshow组件结构实时提取各类音视频特征的方法,并综合利用这些特征,通过对常用的视频关键帧提取算法进行分析比较,提出了基于FCNN模型的自适应关键帧提取方法,该方法可以适应于各种视频类型。以关键帧为基础,提出利用插值算法建立视频摘要的方法。最后以新闻视频为例,给出了基于内容的新闻视频摘要系统（KBVA-1）。     

一种层次视频摘要生成方法

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。     

视频摘要技术综述

基于内容的视频分析,检索与索引技术是当前多媒体领域研究的热点之一,视频要主要分为两类,静态视频要模式（视频略览）,包括基于MPEG-1/2的关键帧表示和MPEG-4的关键对象表示;动态视频要模式（视频梗概）,包括视频概述和精彩片段,该介绍了视频要的新方向——基于情感,心理学等视频要模型。     

基于内容的视频取证研究

基于内容的视频取证技术是检验视频内容合法性的一种有效方法,目前已成为多媒体安全领域的研究热点。该技术利用视频指纹,直接提取媒体对象内容的各种特征作为证据,具有较强的实用性。在典型的视频取证模型中,提取视频指纹需要经过镜头分割、关键帧选取和指纹提取等过程。分析和总结了这3个过程所涉及的各种算法及其近年来的研究进展情况。     

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。     

基于内容的视频检索综述

视频是携带信息量最大的媒体,随着抖音短视频等APP的兴起,网络以及数据库的视频数量急剧增加,人工标注的方法已经无法胜任视频检索的任务。视频检索通过提取视频帧的空间特征或者帧与帧之间的时间特征,使得用户能够更客观、更高效地进行视频查找与归类。文中概述了基于内容的视频检索算法,归纳总结了视频检索的一些经典算法,并总结了深度学习在基于内容的视频检索中的研究与应用,最后分析了深度学习在视频检索中的发展前景。     

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。