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。     

基于群体智能与K-均值相结合的关键帧提取*

为了从不同类型的视频中有效地提取关键帧,提出基于群体智能与K-均值相结合的关键帧提取方法。该方法首先提取视频的颜色特征向量,利用基于群体智能的聚类方法自组织地对颜色向量进行聚类,得到初始聚类;然后通过K-均值对初始聚类进行优化并加快算法收敛,得到最终聚类;最后,提取每类中距离聚类中心最近的向量对应帧并将其作为关键帧。实验表明,该算法能有效地提取出代表视频内容的关键帧,对镜头的相似性和连续性反映准确。     

基于语义相关的视频关键帧提取算法

视频关键帧提取是视频摘要的重要组成部分,关键帧提取的质量直接影响人们对视频的认识。传统的关键帧提取算法大多都是基于视觉相关的提取算法,即单纯提取底层信息计算其相似度,忽略语义相关性,容易引起误差,同时也造成了一定的冗余。对此提出了一种基于语义的视频关键帧提取算法。该算法首先使用层次聚类算法对视频关键帧进行初步提取;然后结合语义相关算法对初步提取的关键帧进行直方图对比,去掉冗余帧,确定视频的关键帧;最后与其他算法比较,所提算法提取的关键帧冗余度相对较小。     

基于两次检测曲线的压缩视频关键帧提取*

针对目前压缩域下提取视频关键帧的算法存在特征选取单一、提取的关键帧准确性不高、算法效率低的缺点,提出了压缩域下基于两次曲线曲率检测的关键帧提取算法。算法利用曲线上的高曲率点表示曲线的显著变化,并在此基础上利用压缩视频的固有特征,即离散余弦变换之后的AC系数和DC系数特征,构建特征相似度曲线,进而对曲线进行两次高曲率点检测并提取视频关键帧。实验表明,该算法能快速有效地实现关键帧的自动提取,并可以提高提取关键帧的查准率和查全率。     

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...     

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。     

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。     

基于目标变化的监控视频关键帧提取方法

监控视频关键帧提取技术作为监控视频分析的重要研究内容,能够有效地解决视频数据的高效存储和快速访问等问题。本文提出一种基于目标变化的监控视频关键帧提取方法,分析监控视频帧间的目标变化,并采用局部极大值优化方法将原监控视频划分成视频片段。最后,从每个视频片段中选取特征中心对应视频帧作为关键帧,并依据目标的属性删除冗余的关键帧得到最终的视频关键帧集合。实验结果表明,该方法所提取的视频关键帧冗余性较低,所包含的内容很具有代表性。同时,该方法的复杂度较低,适用于监控视频的关键帧提取工作。     

人体运动视频关键帧优化及行为识别

在行为识别过程中,提取视频关键帧可以有效减少视频索引的数据量,从而提高 动作识别的准确性和实时性。为提高关键帧的代表性,提出一种关键帧序列优化方法,并在此 基础上进行行为识别。首先根据3D 人体骨架特征利用K-均值聚类算法提取人体运动视频序列 中的关键帧,然后根据关键帧所在序列中的位置进行二次优化以提取最优关键帧,解决了传统 方法中关键帧序列冗余等问题。最后根据最优关键帧利用卷积神经网络(CNN)分类器对行为视 频进行识别。在Florence3D-Action 数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并且 与传统方法相比大幅度缩短了识别时间。     

基于BIC的新闻视频近似重复帧检测方法

近似重复帧检测是新闻视频检索和追踪的重要组成部分。简要介绍了近似重复帧的定义,给出了所使用的角点检测方法及优点,提出了使用BIC对两个帧的特征值序列进行判决来确定是否近似重复的方案。实验结果表明,该方法在不需要设定阈值和机器学习的同时,召回率和准确率都有很好的表现。     

一种从MPEG压缩视频流中提取关键帧的方法

在基于视频内容检索的多媒体系统中,由于需要进行镜头分割和提取关键帧,还需要用静态图象来表示视频内容以及该图象的特性进行分析,因此根据视频序列中相邻画面一般具有相似性和连续性这一镜头分割和关键帧提取的共同理论依据,构造了关键帧提取系统,它能直接提取关键帧,而不用先进行镜头分割,且只需要Ⅰ帧信息及其频域直流分量的信息,即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及其发展方向,提出了质点等价法和基于宏块互异的方法。     

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。     

基于关键帧序列的视频片段检索

提出了一种基于关键帧融合的视频片段检索方法。使用特征联合分布直方图将视频分割为子镜头,子镜头用关键帧表示。检索时,对范例视频片段的每个关键帧检索到相似的关键帧,所有的相似关键帧按照时间连续性融合为视频片段。提出一种快速的视频片段相似度计算模型。实验表明,本文的方法快速有效。     

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GPU的视频流拼接算法研究

为解决视频流的稳定实时拼接,结合图形处理器GPU强大的并行计算能力,提出了一种基于GPU的视频流拼接算法.提取视频流的帧图像,利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法在GPU上实现帧图像的特征提取与匹配,实现图像拼接,进而实现视频流的稳定实时拼接.基于GPU的SIFT算法充分利用了GPU的并行处理能力,加快了视频流拼接算法执行的速度,真正意义上实现了几个差异较大但具有公共视野的视频流快速稳定的拼接.     

面向半稠密三维重建的改进单目ORB-SLAM

构建更详细的地图以及估计更精准的相机位姿一直都是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）技术所追求的目标,但是以上目标与实时性要求、较低的计算代价和受限的计算资源条件是相矛盾的。提出一种在单目ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF-SLAM）方法的基础上利用关键帧中提取到的直线特征进行半稠密三维重建的方法。由ORB-SLAM实时提供一组关键帧及其对应的相机位姿信息和一系列地图点,提出一种关键帧再剔除算法进一步减少冗余帧数目,使用直线段提取方法提取各帧中的直线段,使用纯几何约束方法对以上检测得到的直线段进行匹配,生成一个由直线段构成的半稠密三维场景模型。实验结果表明新方法持续稳定的运行,能在低计算代价条件下快速地在线三维重建。