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。     

基于视频聚类的关键帧提取算法

关键帧可以有效减少视频索引的数据量,是分析和检索视频的关键。在提取关键帧过程中,为了解决传统聚类算法对初始参数敏感的问题,提出了一种改进的基于视频聚类的关键帧提取算法。首先,提取视频帧的特征,依据帧间相似度,对视频帧进行层次聚类,并得到初始聚类结果;接着使用K-means算法对初始聚类结果进行优化,最后提取聚类的中心作为视频的关键帧。实验结果表明该方法可以大幅提高关键帧的准确率和查全率,能较好地表达视频的主要内容。     

优化初始聚类中心的关键帧提取

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。     

基于图像主色彩的视频关键帧提取方法

针对现有关键帧提取算法存在的计算量大、阈值选择困难、视频类型受限等问题, 提出了一种基于图像主色彩的视频关键帧提取方法。该方法利用基于八叉树结构的色彩量化算法提取图像主色彩特征,通过计算颜色特征的相似度实现镜头边界检测,最后采用K-均值算法对提取出的代表帧序列进行聚类,准确提取出指定数目的关键帧。实验结果表明,所提算法计算简单、空间耗费少,具有良好的通用性和适应性。     

基于改进K-means算法的关键帧提取

为克服传统聚类算法在关键帧提取过程中对初始参数较为敏感的问题,提出一种基于改进K-means算法的关键帧提取算法。在人工鱼群算法中,依据人工鱼群体相似度对提取的特征向量进行自组织聚类,采用进步最大原则使人工鱼聚集在几个极值点位置,以每个极值点群体相似度最高的人工鱼为初始聚类中心,执行K-means算法,得到聚类结果,并提取关键帧。实验结果表明,该算法的准确率较高,能较好地表达视频的主要内容。     

基于K均值聚类的视频关键帧提取技术研究

文章提出了一种基于k均值聚类的视频关键帧提取算法.该算法在视频的镜头分割算法之上,通过层次聚类对视频内容进行初步划分,之后结合k均值聚类算法对初步提取的关键帧进行直方图特征对比去掉冗余帧,最终确定视频的关键帧序列.经过大量的实验数据证明,该算法能够提取出冗余度较低、代表性较强的关键帧,一定程度上为视频关键帧提取提供了有...     

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。     

一种基于语义的视频场景分割算法

针对如何在镜头基础上进行聚类，以得到更高层次的场景问题，提出了一个基于语义的场景分割算法。该算法首先将视频分割为镜头，并提取镜头的关键帧。然后计算关键帧的颜色直方图和MPEG-7边缘直方图，以形成关键帧的特征；接着利用镜头关键帧的颜色和纹理特征对支持向量机（SVM）进行训练来构造7个基于SVM对应不同语义概念的分类器，并利用它们对要进行场景分割的视频镜头关键帧进行分类，以得到关键帧的语义。并根据关键帧包含的语义概念形成了其语义概念矢量，最后根据语义概念矢量通过对镜头关键帧进行聚类来得到场景。另外．为提取场景关键帧，还构建了镜头选择函数，并根据该函数值的大小来选择场景的关键帧。实验结果表明，该场景分割算法与Hanjalic的方法相比，查准率和查全率分别提高了34．7％和9．1％。     

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.     

基于自适应阈值的自动提取关键帧的聚类算法

利用无监督聚类算法来提取关键帧是一种常用的方法,但该算法对类别数和初始类划分较敏感,在对视频内容一无所知的情况下,要求预先指定聚类数目是一个很困难的问题．提出一种二次聚类的方法;第1次以镜头内相邻两帧的相似度为数据样本进行聚类（分成两类）,计算确定第2次聚类所需的阈值;第2次采用动态聚类的ISODATA算法,以视频序列的帧为数据样本进行聚类,得到最终聚类结果．最后在每类中自动提取距其类中心最近的帧为关键帧．该算法简单且行之有效,无需预定义任何阈值（如聚类数目）．对大量不同特点的视频进行了实验,该算法均取得了较好的实验结果．     

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。     

基于颜色特征的视频数据库检索系统

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须建立高效的索引.由于视频数据具有层次性的结构,在镜头边界检测后,可以利用聚类方法按不同的相似性尺度对镜头关键帧进行处理,对视频数据建立索引.该系统采用颜色特征,使用Twin Comparison算法实现镜头检测和直方图平均法实现关键帧提取,对关键帧采用K均值聚类算法处理,建立视频数据库索引.实验结果表明该系统能较好地实现视频快速浏览和检索功能.     

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。     

基于改进分块颜色特征和二次提取的关键帧提取算法

关键帧提取技术是视频摘要、检索、浏览和理解中的一项重要技术。目前关键帧提取算法存在一些问题,例如特征选择复杂、阈值选择难、自适应性不强等。为了更有效地提取视频关键帧,提出了一种基于改进分块颜色特征和二次提取的关键帧提取算法。首先,对视频帧进行等面积矩形环划分;其次,提取矩形环的HSV量化颜色特征,并由帧图像中心到外依次减小每个矩形环特征的权值以突出图像主体部分;然后,依据相邻视频帧间特征的显著性变化初步选取关键帧;最后,依据初次提取的关键帧在视频中的位置间隔大小进行二次提取优化关键帧。实验结果表明,该方法具有良好的适应性,同时能够有效避免因镜头有突然闪光或物体快速运动而提取过多的关键帧,最终提取的关键帧能够比较全面准确地表达视频内容。