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.     

基于帧间距的运动关键帧提取

运动捕获数据中有大量的冗余数据,不利于运动数据的压缩、存储、检索以及进一步重用。为此,提出一种基于帧间距的运动关键帧提取方法,提取代表运动捕获数据内容的关键姿势。利用四元数之间的距离表示人体姿态差异,将人体各个关节上的总变化作为帧间距,以运动数据首帧作为第一个关键帧。通过不断计算当前帧同最后一个关键帧之间的差异,消除差异小于阈值的帧,差异超过阈值的帧被当作为新关键帧。对提取关键帧集合采用四元数球面插值方法重构。为表现人体运动特征,在重构误差中引入关节速度分量,用人体姿势误差位置与人体关节运动速率之和表示原始运动与重建运动序列之间的重构误差。实验结果表明,该方法对原始运动既有较高的压缩率,又有较强的视觉概括效果。     

基于RS的关键帧提取仿真研究

研究视频图像中关键图像提取问题,视频图像传输采集效率低,且易造成资源浪费。针对传统的视频图像关键帧技术,都是以图像中的关键特征为提取依据的。当关键图像中特征不明显或者与非关键图像特征重复时,由于特征的关键帧图像提取就会发生错误,导致算法错误率和漏检率高。为解决上述问题,提出一种基RS理论的关键帧提取算法,首先提取图像DCT系数,利用RS理论的属性约简产生信息系统的核,对应到视频即为关键帧,避免了传统方法对图像关键特征的依赖。实验结果表明,算法可以提高关键帧提取的准确性和提取效率,为快速提取提供了依据。     

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。     

一种两阶段的视频图像关键帧提取方法

根据对航拍视频进行实时全景图拼接的实际需求,提出一种两阶段的关键帧提取方法。第一阶段利用飞行时间与重叠率的线性关系,以较高重叠率提取准关键帧,第二阶段对准关键帧进行逐帧检测,进一步降低冗余,最后确定关键帧,为全景图拼接做好准备。经实验检验．该方法能够提取出有效关键帧,具有可实用性。     

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.     

一种新的关键帧提取方法

对目前存在的几类提取关键帧的方法进行了分析,提出一种新的关键帧提取方法.该算法具有良好的通用性和适应性,计算简单,正确率高,有效避免了冗余,并可以控制关键帧的数量.实验结果表明该算法在提取关键帧方面具有良好的有效性.     

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。     

一种压缩域中基于镜头的关键帧提取改进算法*

关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础。针对压缩视频序列提出一种基于镜头的关键帧提取改进算法。其核心是根据压缩视频序列的编码特点,只需要对其进行部分解码,利用I帧信息的直流分量信息构造DC缩微图,并结合图像帧不同区域DC信息的重要程度差异进行相似性度量,进而实现关键帧提取。实验证明,该算法较之传统算法,在查全率和检索时间两项指标上均有显著改善,尤其适用于新闻纪录片、电影片等局部运动较为剧烈的视频序列。     

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。     

基于粗糙集的压缩域关键帧提取算法

提出一种基于粗糙集(RS)的压缩域关键帧提取算法。该算法从视频的压缩域数据流中提取I帧,以相邻I帧的差值为行、多个特征属性为列建立信息系统,对该系统进行归一化、离散化,采用RS的属性约简理论从中得到没有冗余的属性核,利用不可分辨关系进行关键帧提取。与像素差法、直流系数法的性能比较结果表明,该算法的计算复杂度更低,且适用于不同类型的视频。     

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。     

视频关键帧提取的可能性C-模式聚类算法

提出一种视频关键帧提取方法,以可能性C-模式聚类为基础,选用主色调和次色调描述视频图像的特征,从而无需镜头分割即可直接提取视频的关键帧．实验表明,该方法能够根据视频内容的复杂度有效地提取出最具代表性的关键帧,且具有较高的鲁棒性．     

一种运动轨迹引导下的举重视频关键姿态提取方法

该文研究并提出了一种轨迹引导下的举重视频关键姿态自动提取方法。 针对举重训练,首先提取稳定的杠铃轨迹,进一步分析杠铃轨迹和关键姿态之间的关系,将 杠铃轨迹和基于姿态集的方法相结合进行关键姿态检测。根据运动轨迹的曲线极值点提取关 键视频画面,而对于其他非轨迹极值点处的关键画面采用基于姿态集的姿态估计和目标检测 方法,对每个关键姿态分别训练了一个线性的支持向量机分类器,建立图像的多尺度扫描模 式,并提出了统计计算相似度的方法来处理帧间相似度问题,实验表明该文方法在姿态检测 的准确性和效率方面都有很大改善。     

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。