一种改进的视频关键帧提取算法研究

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题.提出了一种改进的关键帧提取算法,其为视频检索奠定了基础,镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法.首先,通过结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,根据视频内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到的检测镜头进行二次检测,优化检测结果;最后,在HSV颜色空间的基础上,计算每个镜头内每帧的图像熵,从而确定关键帧序列.实验结果表明,提出的改进算法所得到的关键帧结构紧凑且分布均匀.     

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。     

基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法

随着多媒体技术的发展,当今工作和生活中的多媒体信息日渐丰富。如何通过分析海量视频快速有效地检索出有用信息成为一个日益严重的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于双阈值滑动窗口 子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法。该方法采用基于双阈值的镜头分割算法,通过设置双阈值滑动窗口来判断镜头的突变边界和渐变边界,从而划分镜头;并采用基于滑动窗口的子镜头分割算法,通过给视频帧序列加一个滑动窗口,在窗口的范围内利用帧差来对镜头进行再划分,得到子镜头;此外,利用基于子镜头分割的关键帧提取算法,通过处理顶点为帧、边为帧差的完全连通图的方法来提取关键帧。实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法平均精确率较高,并且平均关键帧数目较低,可以很好地提取视频的关键帧。     

基于关键帧的动画视频检索研究

在分析了动画视频层次化结构的基础上,针对动画视频的特点,重点介绍了基于关键帧的颜色特征提取方法,并将基于关键帧的检索方法应用于动画视频中,实验验证了该检索方法的有效性。     

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。     

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.     

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。     

基于互信息熵的全景视频关键帧数据实时提取系统设计

摘要：关键帧数据提取可以降低全景视频检索中产生的数据量,为了提高全景视频镜头边缘的检测与关键帧的提取的处理能力,提出基于互信息熵的全景视频关键帧数据实时提取系统设计。根据全景视频关键帧数据提取系统的硬件结构,分析视频播放器和镜头边缘检测器的工作原理;在系统的软件设计中,将待检测的两帧图像随机划分为子图像块,通过计算子图像块之间的互信息熵,获取全景视频图像的突变帧,将关键图像帧的特征差值曲线作为全景视频关键帧的时序特征,完成全景视频中关键帧数据的特征匹配,选择一个能够体现全景视频图像属性的特征,描述视频中的主要信息,利用数值化分析的方式,将全景视频帧的特征转换成数组形式的特征向量,通过计算互信息熵值,提取全景视频关键帧数。系统测试结果表明,文中系统将关键帧数据提取的查全率和查准率分别提高到95%和98%以上。能够准确提取出全景监控视频的关键帧数据,具有更好的全景视频处理能力。     

一种基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法

情节代表帧选取方法是视频语义分析和基于内容的视频检索的很重要的方法。代表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种快捷的方法。该文在子镜头的关键帧提取方法基础上,利用模糊C-均值聚类算法,实现了一种基于子镜头聚类的情节代表帧选取方法。实验证明该方法计算简单,可以较好地代表视频情节。     

基于镜头内容变化率的关键帧提取算法

针对含有运动目标的视频采用单一阈值提取关键帧时易出现漏检或冗余的情况,提出基于镜头内容变化率的关键帧提取算法。根据镜头相邻帧差和与镜头平均邻帧差的变化特点定义镜头内容变化率,由该变化率确定关键帧提取的高、低阈值,实现自动提取一到多帧关键帧。实验结果表明,该变化率对视频帧的内容变化有较好的描述能力,提取的关键帧具有很好的代表性。     

基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割 *

传统的场景分割方法中往往通过比较关键帧来测量镜头间的相似度而忽略了镜头内的时域信息 ,针对这种缺陷提出一种基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割的方法。首先 ,在量化的 HSV空间中 ,利用主色跟踪所得镜头的时间信息结合帧颜色直方图得到镜头的主色直方图 ,并且引入镜头质心特征向量的概念 ,通过其与帧向量的差异性获得镜头的运动信息 ;然后将所测得的镜头相似度用在改进的双向滑动窗口法中检测场景。实验结果验证了该方法的有效性。     

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％。     

一种基于均值漂移的视频场景检测方法

提出了一种高效的视频场景检测方法。首先基于均值漂移,在滑动镜头窗内对各镜头聚类,并获得相应的聚类中心,然后根据电影视频场景的发展模式,计算两个镜头类之间的时序距离,接着基于时空关系进行场景检测,并且由相应的聚类中心获得场景关键帧,最后对场景过分割进行后续处理。实验证实该方法能快速聚类,并且有效地检测出场景和场景关键帧。     

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。     

Automatic scene detection for advanced story retrieval

Browsing video scenes is just the process to unfold the story scenarios of a long video archive, which can help users to locate their desired video segments quickly and efficiently. Automatic scene detection of a long video stream file is hence the first and crucial step toward a concise and comprehensive content-based representation for indexing, browsing and retrieval purposes. In this paper, we present a novel scene detection scheme for various video types. We first detect video shot using a coarse-to-fine algorithm. The key frames without useful information are detected and removed using template matching. Spatio-temporal coherent shots are then grouped into the same scene based on the temporal constraint of video content and visual similarity of shot activity. The proposed algorithm has been performed on various types of videos containing movie and TV program. Promising experimental results shows that the proposed method makes sense to efficient retrieval of video contents of interest.     

基于频繁镜头集合的视频场景分割方法

提出一种基于全局场景特征在视频序列中寻找频繁镜头集合,并通过局部语义特征精确定位视频场景边界的视频场景分割方法。首先对分析视频进行高精度镜头分割,选取具有代表性的镜头关键帧。然后提取各镜头关键帧的全局场景特征和局部特征,并利用局部特征聚类得到的视觉词对各个镜头关键帧进行语义标注。接下来计算基于全局场景特征的镜头间相关性,结合视频场景的概念和特性,在镜头关键帧序列中寻找局部频繁出现的相关性高的镜头集合,粗略定位视频场景位置。最后利用镜头关键帧的语义标注特征精确定位视频场景边界。实验证明该方法能够准确、有效地检测并定位到大部分视频场景。     

Detection and representation of scenes in videos

This paper presents a method to perform a high-level segmentation of videos into scenes. A scene can be defined as a subdivision of a play in which either the setting is fixed, or when it presents continuous action in one place. We exploit this fact and propose a novel approach for clustering shots into scenes by transforming this task into a graph partitioning problem. This is achieved by constructing a weighted undirected graph called a shot similarity graph (SSG), where each node represents a shot and the edges between the shots are weighted by their similarity based on color and motion information. The SSG is then split into subgraphs by applying the normalized cuts for graph partitioning. The partitions so obtained represent individual scenes in the video. When clustering the shots, we consider the global similarities of shots rather than the individual shot pairs. We also propose a method to describe the content of each scene by selecting one representative image from the video as a scene key-frame. Recently, DVDs have become available with a chapter selection option where each chapter is represented by one image. Our algorithm automates this objective which is useful for applications such as video-on-demand, digital libraries, and the Internet. Experiments are presented with promising results on several Hollywood movies and one sitcom.     

一种层次的电影视频摘要生成方法

合理地组织视频数据对于基于内容的视频分析和检索有着重要的意义。提出了一种基于运动注意力模型的电影视频摘要生成方法。首先给出了一种基于滑动镜头窗的聚类算法将相似的镜头组织成为镜头类;然后根据电影视频场景内容的发展模式,在定义两个镜头类的3种时序关系的基础上,提出了一种基于镜头类之间的时空约束关系的场景检测方法;最后利用运动注意力模型选择场景中的重要镜头和代表帧,由选择的代表帧集合和重要镜头的关键帧集合建立层次视频摘要(场景级和镜头级)。该方法较全面地涵盖了视频内容,又突出了视频中的重要内容,能够很好地应用于电影视频的快速浏览和检索。     

基于镜头的视频场景构造方法研究

由于内容颗粒度地小,镜头层次的检索不能满足视频内容使用的需要。场景比镜头高一个层次的视频内容结构单,能在一定程度上缓解镜头颗粒度过小的问题。“场景”是一组镜头的集合,在内容上包含相似的对象或包含类似的背景。本文提出了一种基于镜头构造频场景的思路,包括三个环节：镜头边界探测,镜头特征提取和镜头聚类。     

基于镜头关键帧集的视频场景聚类的研究

在数字视频的分析、浏览、检索中,镜头已难以满足现有的需要。场景是一组包含有内容相关的若干镜头的集合,在一定程度上满足了数字视频的分析、浏览、检索的需要。文章首先使用了X2直方图匹配的计算方法,结合直方图的两次判断法,进行突变和渐变镜头边界的检测;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧集;文章提出了基于镜头关键帧计算两个关键帧集之间距离的最小值作为所计算镜头之间的距离的算法;最后运用镜头之间的距离进行镜头的聚类产生场景,给出了典型的实验结果,表明该算法对视频场景的聚类有较好的性能。