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）。     

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。     

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。     

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。     

基于局部-空间模型的视频摘要研究与设计

介绍视频摘要技术以及缩略视频的3类研究方法,提出一种基于局部-空间模型的视频摘要研究方法.通过对视频序列的帧内与帧间信息的分析得到关键帧,对提取出的关键帧进行双线性插值形成视频段,运用DirectShow开发软件的DES对视频段编辑融合成最终的动态视频摘要.实验结果表明,在不需要人工干预的情况下,自动生成的视频摘要不仅...     

基于排序学习的视频摘要

视频数据的急剧增加,给视频的浏览、存储、检索等应用带来一系列问题和挑战,视频摘要正是解决此类问题的一个有效途径。针对现有视频摘要算法基于约束和经验设置构造目标函数,并对帧集合进行打分带来的不确定和复杂度高等问题,提出一个基于排序学习的视频摘要生成方法。该方法把视频摘要的提取等价为视频帧对视频内容表示的相关度排序问题,利用训练集学习排序函数,使得排序靠前的是与视频相关度高的帧,用学到的排序函数对帧打分,根据分数高低选择关键帧作为视频摘要。另外,与现有方法相比,该方法是对帧而非帧集合打分,计算复杂度显著降低。通过在TVSum50数据集上测试,实验结果证实了该方法的有效性。     

对象和关键帧相结合的监控视频摘要提取方法

参考了基于对象和基于关键帧的视频摘要技术,阐述了一种基于对象的视频摘要技术的主要方法流程,并在传统基于对象方法的基础上融入了改进的关键帧提取方法,以单个运动对象为目标进行视频空间上的压缩,通过实验验证,在不遗漏关键信息的前提下大幅度地减少了视频冗余信息,使用户可以在短时间内更加快速便捷地阅读视频监控内容,找出有用信息。同时提出了一种更为合理的视频摘要合成流程,为视频摘要领域的深入研究提供一定的参考。     

基于关键帧标识的视频人脸识别技术研究

针对人脸检测与跟踪问题提出在监控视频中面向复杂背景、多姿态的快速人脸检测。使用了基于Haar特征,并结合有效的预处理手段跟搜索策略,另外在检测算法的基础上,考虑到监控视频的序列的特点,结合背景差、肤色、前帧参考等因素,提出一套基于帧间差分法来识别视频中人脸内容变动并标识此关键帧的方法,并以视频日志的形式记录下来。实验证明,此方法可以在针对检测特定目标提高监控视频人脸识别的正确率和检测速度。     

基于向量空间模型的视频语义相关内容挖掘

对海量视频数据库中所蕴涵的语义相关内容进行挖掘分析，是视频摘要生成方法面临的难题。该文提出了一种基于向量空间模型的视频语义相关内容挖掘方法：对新闻视频进行预处理，将视频转化为向量形式的数据集，采用主题关键帧提取算法对视频聚类内容进行挖掘，保留蕴涵场景独特信息的关键帧，去除视频中冗余的内容，这些主题关键帧按原有的时间顺序排列生成视频的摘要。实验结果表明，使用该视频语义相关内容挖掘的算法生成的新闻视频具有良好的压缩率和内容涵盖率。     

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.     

基于内容的旅游视频检索方法研究

在出行前通过网络对旅游目的地的各旅游景点进行了解,最直观的就是景点的视频,现今对视频的检索普遍采用的都是人工标注的文本检索方法．然而人工方式对视频内容、标题、时间所做标注时,主观性非常强,从而使得用户在进行检索的时候,不能快速准确地搜索到所需的视频。这样的背景下,提出基于内容的旅游视频检索方法。     

图象和视频的检索技术

随着网络技术的发展,多媒体数据将成为网络服务的主要内容,因此对多媒体数据管理问题的研究成为近几年的热点。由于媒体信息表现性质的不同,传统关系数据库的检索方式不再适用于图象和视频,因此,必须采用基于自身内容的检索方式。文章对基于内容的图象和视频检索技术分不同层次进行了全面的总结,内容包括依据基本特征,色彩、纹理、形状、和位置关系的技术,视频的场景分割、关键帧提取技术以及基于声音、文字的检索技术等,并阐述了各种方法的优缺点,现状及发展方向。     

基于内容的视频检索技术

基于内容的视频检索系统是将视频结构化并依赖视频数据中的视觉特征以及时空特征进行相似度衡量的系统.讨论目前国内外基于内容视频检索领域的研究现状和发展趋势,并研究对基于内容的视频检索的关键技术和方法.     

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。