一种适合于监控视频内容检索的关键帧提取新方法

为减少监控视频的存储容量,便于用户迅速查看视频关键信息,提出一种适于监控视频内容检索的关键帧提取方法.首先,使用背景差分法检测含有运动物体的关键视频段,记录其起始帧和结束帧,然后,在关键视频段中基于联合直方图的方法进行关键帧的粗提取,最后,根据监控视频帧序列的连续性特征,通过图像的信息熵进一步精确提取关键帧.实验结果表明,该方法能有效地提取出监控视频中的关键帧,大大减少了视频数据的存储量,且便于用户浏览关键信息.     

基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取

针对公安监控视频检索中根据运动目标准确标注视频关键帧的问题,提出一种基于聚散熵及运动目标检测的监控视频关键帧提取算法。首先通过对视频内容的分析,提出监控视频聚散熵的概念。其次根据聚散熵对监控视频进行子镜头划分,再次根据运动目标检测对子镜头进行划分,从而提取视频关键帧。最后列举出算法在几种典型视频数据库中的实验结果及结果分析。实验结果表明该算法在关键帧提取的准确性和鲁棒性上都有良好表现,该算法针对公安监控视频检索需求,在缩短公安视频侦查时间及智能检索中起到支撑作用。     

视频摘要技术

视频摘要是对视频内容的一个简短概括,以自动或半自动的方式,通过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。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。文章首先介绍了视频摘要的研究背景,进而对视频摘要的概念和分类进行了概述,然后分别介绍了关键帧和缩略视频这两种视频摘要的相关生成技术,最后探讨了视频摘要的评估标准,并进行了总结和展望。     

视频检索中的关键帧提取方法研究

视频具有层次化结构,由场景、镜头和帧三个逻辑单元组成。视频检索常基于帧进行,因此,提取视频的关键帧至关重要。本文针对现有视频检索中关键帧提取方法存在关键帧数量难以把握且并非最具代表性这一问题,提出了基于自定义k值聚类和内容分析的关键帧提取方法。此方法对镜头内容变化过大和镜头中物体运动过快导致选取过多冗余帧作为关键帧的不足进行了改进,解决了关键帧数量难以把握这一难题,并且提取的关键帧满足一定的准确性。     

基于语义的武术视频检索技术研究

提出了基于语义的视频分析方法及其在武术视频检索中的两个步骤：基于双边滤波的边缘检测算子对时空切片做边缘检测;基于SVM的方法对关键帧进行语义提取并训练分类.利用这两个步骤中的相关算法完成的系统实现了对武术视频的分割与检索.实验证明利用本系统能更好的利用武术视频的特点进行检索.     

基于数据挖掘的视频镜头分类方法

提出了一种基于数据挖掘的视频镜头风格自动分类方法.该方法首先进行镜头边界检测和关键帧提取,然后基于关键帧和镜头分别提取了视频的颜色和运动等特征,并利用决策树技术在大量的训练数据中挖掘这些特征与镜头类别之间的潜在规律,最后利用这些规律对新的视频镜头进行分类.实验结果表明,与基于SVM的方法相比,本文方法不仅能获得较好的检测准确率,而且获取的规则易于理解.     

基于ViBe算法运动特征的关键帧提取算法

针对视频关键帧提取算法中运动类视频运动目标特征不易提取所造成的错选和漏选问题,提出一种基于背景建模(visual background extractor, ViBe)算法的前景运动目标特征提取的关键帧提取算法。通过ViBe算法对视频序列进行前景目标检测,提取前景运动目标的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征,并对相邻帧之间的特征数据进行特征点匹配,根据定义的公式计算视频帧的相似度,然后根据提出的关键帧判别方法输出视频的关键帧。试验结果表明,该算法能较好的解决运动类视频关键帧提取中出现的漏选和错选问题,与基于SIFT分布直方图的算法相比,其查准率和查全率的综合指标F₁值有较好提高。因此该算法对于判别运动类视频中包含关键动作的关键帧具有较好的检测效果。     

基于先验的动作视频关键帧提取

针对运动视频关键帧提取结果运动表达能力差的问题,以健美操运动视频关键帧提取为例,将先验语义引入到视频片段分割和关键帧提取特征提取等过程中,提出基于先验的运动视频关键帧提取算法。该算法采用韵律特征和动作节拍连续性等先验知识,将健美操动作视频分解成不同长度的动作视频片段,并利用Hog人体分类器从每一帧图像中识别出人体边界框;通过人体模板将人体边界框分割为16个运动块,并采用光流法计算每个运动块的基本运动方向;通过比较运动块基本运动方向的差异实现了动作视频关键帧提取。实验证明,该方法在保证关键帧视频压缩的情况下,具有更好地动作概括力。     

基于支持向量机的语义视频摘要

针对如何在语义层次上形成视频摘要问题,提出了一个基于支持向量机的风光记录片语义视频摘要算法。利用支持向量机对镜头关键帧进行语义分类,对每类镜头关键帧根据引入的镜头“重要性”函数提取构建视频摘要的帧。改变重要性函数阈值的大小,可以很方便的得到不同粒度的视频摘要。实验结果表明该算法形成的视频摘要较好地表达了视频的内容。     

融合视频指纹和时空信息的视频检索算法

针对视频检索过程中存在的视频亮度整体漂移、突变干扰以及视频再编辑等问题,提出了一种融合视频指纹特征和关键帧密度的检索算法.该算法首先对视频帧进行区域分割提取视频指纹特征;其次,采用改进的直接时序算法消除亮度漂移等干扰;最后,引入关键帧密度的概念消除了视频再编辑引起的时间跨度问题,同时采用了一种综合的搜索策略.实验结果表明:改进的算法不仅可有效地应对上述问题,而且算法运算量小、查全率与查准率高,具有很好的鲁棒性.