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。     

一种从压缩视频流中提取关键帧的方法

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,同时也为视频和检索提供了一个组织框架。论文首先简单介绍目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于DC系数和运动矢量直接从MPEG压缩视频提取关键帧的方法,无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。实验证明该方法计算量小,可以较好地代表视频内容。     

基于压缩域的关键帧快速提取方法

关键帧提取技术是基于内容检索和视频分析的基础。关键帧的使用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。首先介绍了目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于运动特征利用模糊推理算法从MPEG视频流中提取关键帧的方法。由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需对其解压,所以计算复杂度低,提高了提取速度。实验证明该方法效率高,可以比较好地代表视频内容。     

一种基于压缩域下关键帧提取算法的研究

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。论文首先简单介绍了关键帧的特点、选取原则以及目前关键帧的提取技术,然后提出了一种基于帧自适应的关键帧提取算法,该算法无需全部解压,计算复杂度低,大大提高了提取速度。     

基于内容的视频检索的关键帧提取

关键帧提取是基于内容的视频检索中的一个重要技术。本文在总结前人的工作基础上,提出了一种利用视频帧之间互信息量算法来提取关键帧的方法。该方法结合两个连续图像帧的特征互信息量的变化关系来提取关键帧,并与视频聚类的关键帧提取方法进行了比较。实验结果表明,利用该方法提取的关键帧能较好地代表镜头内容且提取关键帧的速度比视频聚类的关键帧提取方法快。     

视频检索中的关键帧提取技术

关键帧提取技术是实现基于内容的视频检索的关键技术之一。本文对关键帧提取的基本原理、准则和主要的提取方法进行了介绍和分析,指出了当前关键帧提取技术的主要研究方向。     

结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法

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。     

一种基于RS和I帧的关键帧提取方法

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。关键帧的使用可以大量降低视频索引的数据量,提出了一种基于RS理论和I帧的关键帧提取方法。该方法在压缩域上进行,只需要视频流中I帧数据,因此大大减少了运算的数据量。     

一种基于RS和Ⅰ帧的关键帧提取方法

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.关键帧的使用可以大量降低视频索引的数据量,提出了一种基于RS理论和Ⅰ帧的关键帧提取方法.该方法在压缩域上进行,只需要视频流中Ⅰ帧数据,因此大大减少了运算的数据量.     

基于粒子群的关键帧提取算法

关键帧提取是基于内容的视频检索中的重要一步,为了能够有效地提取出不同类型视频的关键帧,提出一种基于粒子群的关键帧提取算法。该方法首先提取出视频中每帧的全局运动和局部运动特征,然后通过粒子群算法自适应地提取视频关键帧。实验结果表明,采用该算法对不同类型的视频提取出的关键帧具有较好的代表性。     

一种格式无关的视频序列关键帧提取策略

关键帧提取是实现基于内容的视频检索所必需的技术之一.对各种关键帧提取技术作了概要的介绍,并实现了一种关键帧提取的策略,该策略利用DirectShow的技术实现了视频序列的格式无关性.     

结合主成分分析和聚类的关键帧提取

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。     

基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取

关键帧提取技术,是基于内容的视频检索的一个重要组成部分。为了能从不同类型的视频里有效地提取关键帧,提出了基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取算法。首先通过图像的颜色特征获取视频镜头的相似性矩阵,然后通过仿射传播聚类自适应地提取视频关键帧。该算法从视频的本身信息分布出发,自适应地搜索出视频最优关键帧,且运算速度快。实验表明,该算法能有效地提取出视频最优关键帧,且算法快速稳健。     

基于视频元数据信息的快速图像检索

现有视频图像检索技术大多是基于2幅图片的整个信息比较,计算量大,且未生成有效的视频结构。针对该问题,提出一种基于视频元数据信息的快速图像检索方法。利用交互信息量提取关键帧,将关键帧划分为场景和主题2个部分,计算其灰度分布和概率密度,构造视频元数据,通过元数据信息进行视频检索。实验结果表明,该方法能快速准确检索出用户所需的视频内容。     

改进的蚁群算法与凝聚相结合的关键帧提取

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。     

基于视觉词袋的视频检索校准方法

随着互联网技术的飞速发展,视频数据呈现海量爆炸式增长,传统的视频搜索引擎 多数采用单一的基于文本的检索方法,该检索方法对于视频这类非结构化数据,存在着内容缺失、 语义隔阂等问题,导致检索结果相关度较低。提出一种基于视觉词袋的视频检索校准方法,该方 法结合了视频数据的可视化特征提取技术、TF-IDF 技术、开放数据技术,为用户提供优化后的 视频检索校准结果。首先,基于HSV 模型的聚类算法提取视频的关键帧集合及关键帧权值向量; 接着用关键帧图像的加速稳健特征等表示视频的内容特征,解决视频检索的内容缺失问题;然后 利用TF-IDF 技术衡量查询语句关键字的权值,并开放数据获得查询语句关键字的可视化特征和 语义信息,解决视频检索的语义隔阂问题;最后,将提出的基于视觉词袋的视频检索校准算法应 用于Internet Archive 数据集。实验结果表明,与传统的基于文本的视频检索方法相比,该方法的 平均检索结果相关度提高了15%。     

一种基于核聚类的关键帧提取方法

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.     

MPEG压缩视频流中关键帧的提取算法

在基于视频内容检索的多媒体系统中，需要进行镜头分割、提取关键帧，需要用静态图像来表示视频内容以及对该图像的特性进行分析。视频序列中相邻画面一般具有相似和连续的特性，这是镜头分割和关键帧提取的共同理论依据。本文构造的关键帧提取系统，能直接提取关键帧而不用先进行镜头分割，只需要Ⅰ帧信息及其频城直流分量，能达到最小程度的解码。在关键帧的判定方面．通过分析当前镜头分割技术的特点，分析其发展方向，提出质点等价法和基于宏块互异的方法。     

基于内容检索的视频数据库系统研究

视频处理技术的发展日新月异,将逐步满足人们对视频内容的随时随地按需式的访问与控制。详尽阐述基于内容检索的视频数据库的若干关键技术,包括镜头边缘检测技术、关键帧提取技术、视频特征提取技术、视频索引技术、查询检索技术等。     

基于语义概念的视频检索系统的设计与实现

设计并实现了一种基于语义概念的视频检索系统,该系统包括视频镜头分割与关键帧提取、语义概念检测和用户检索3个部分。系统采用镜头分割与关键帧提取对视频进行层次分割,并对关键帧图像提取有效的图像低层特征,再使用支持向量机(SVM)进行概念的检测,最后针对概念内容进行视频检索。在概念检测中,提出了一种基于验证平均准确率的线性加权方法对SVM的分类结果进行后融合。实验结果表明,该方法可以达到较高的检索准确率。