融合显著特征和互信息熵的SLAM闭环检测算法

针对移动机器人SLAM闭环检测存在的闭环错误判定问题,提出了一种融合显著特征和互信息熵的闭环检测算法.首先,通过帧间位姿变化和信息熵差异得到关键帧,利用词袋模型逆向索引查询关键帧获取闭环候选帧.然后,引入图像颜色与深度信息计算当前关键帧与闭环候选帧的显著特征生成显著图.最后,将显著图均匀划分四块,计算两匹配关键帧显著图对应块的互信息熵,由每块对应互信息熵生成一个表征两幅图像相似度的四维向量,通过四维向量将满足互信息熵条件的闭环帧进行几何验证,判断是否产生闭环.实验结果表明,该算法能够降低机器人累积误差,生成全局一致的地图,同时满足实时性要求.     

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。     

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.     

基于概率超图聚类的关键帧提取方法

现有聚类方法在提取关键帧时存在着划分敏感、无法表达镜头内大量帧图像高次相关关系等问题。鉴于此,提出基于概率超图聚类的关键帧提取方法。该方法首先构建镜头帧概率超图,然后使用概率超图谱的聚类学习算法对镜头中的帧图像进行聚类,最后选取各聚类中心的帧图片作为该镜头的关键帧。实验表明,该方法计算简单,所提取的关键帧准确性高,提取结果能够更好地反映视频的主要内容。     

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。     

多关键帧特征交互的人脸篡改视频检测

目的深度伪造是新兴的一种使用深度学习手段对图像和视频进行篡改的技术,其中针对人脸视频进行的篡改对社会和个人有着巨大的威胁。目前,利用时序或多帧信息的检测方法仍处于初级研究阶段,同时现有工作往往忽视了从视频中提取帧的方式对检测的意义和效率的问题。针对人脸交换篡改视频提出了一个在多个关键帧中进行帧上特征提取与帧间交互的高效检测框架。方法从视频流直接提取一定数量的关键帧,避免了帧间解码的过程;使用卷积神经网络将样本中单帧人脸图像映射到统一的特征空间;利用多层基于自注意力机制的编码单元与线性和非线性的变换,使得每帧特征能够聚合其他帧的信息进行学习与更新,并提取篡改帧图像在特征空间中的异常信息;使用额外的指示器聚合全局信息,作出最终的检测判决。结果所提框架在FaceForensics++的3个人脸交换数据集上的检测准确率均达到96.79%以上;在Celeb-DF数据集的识别准确率达到了99.61%。在检测耗时上的对比实验也证实了使用关键帧作为样本对检测效率的提升以及本文所提检测框架的高效性。结论本文所提出的针对人脸交换篡改视频的检测框架通过提取关键帧减少视频级检测中的计算成本和时间消耗,使用卷积...     

一种道路车辆监控视频中的关键帧提取方法

针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题,在运动对象检测的基础上,提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子,结合Ada Boost训练分类器,实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列,选择满足监控分析需求(车牌清晰度高,能判断车型)的若干帧作为正样本,其他不满足监控分析需求的作为负样本,提取样本图像的面积特征和积分通道特征,利用Ada Boost方法训练得到一个分类器,使用Ada Boost分类器对测试样本进行分类,根据打分规则提取关键帧。实验结果表明,该方法能提取运动车辆从进入到离开监控区域的序列图像帧中最清晰的图像,实现道路车辆监控视频分析数据的有效压缩。     

基于基线的视频维吾尔文字幕帧提取研究

根据维吾尔文字独有的基线特性,提出了一种新的视频维吾尔文字幕帧提取方法,首先进行维吾尔文字幕帧的读取,然后根据相邻帧之间的像素帧间差异和区域像素统计对视频段作初步镜头关键帧的检测,之后对检测到的镜头关键帧作区域处理,检测视频帧中是否具有基线特性,再根据基线设置阈值,最后提取出代表视频语义的主要视频帧。实验证明:该提取方法简洁有效,其字幕帧提取率平均可达到85%以上。     

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。     

MPEG压缩域关键帧提取的研究

提出了一种基于MPEG压缩域关键帧的提取方法.首先对MPEG压缩域中实现I帧的提取,然后利用I帧的特征8×8块的DC系数,计算相邻I帧对应位置的8×8块的DC系数相似性度量,进而实现镜头的判断,最后利用P帧宏块类型提取关键帧.由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需要对其完全解压,所以计算复杂度低,提高了提取速...     

视频检索中关键帧选取的时间自适应算法

关键帧提取是基于内容检索的视频数据库中十分重要的一步，但在整个视频数据库数组和研究中，由于以前受到计算机处理能力的限制，一直被忽略。文章针对关键帧提取的问题，提出了时间自适应算法, 并用一系列的视频检索实验证明了其有效性。还讨论了在VC 平台上“视频分析及检索系统”软件包的开发问题。此软件包具有MPEG视频播放、视频文件分帧运算、帧图像直方图计算、镜头分割、基于关键帧的视频检索等功能。     

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。     

边缘算子在视频对象提取中的应用

提出了一种基于边缘检测算子的视频对象提取算法，用于在视频会议、新闻等视频序列的关键帧编码中提取视频对象的区域，为随后的运动估计和检测提供参考对象．首先分析了两种常用的边缘检测算子：Marr算子和Canny算子，并分别对视频关键帧进行边缘检测；然后从边缘图像中扫描出对象区域，生成掩码图像；最后与原始图像进行与操作得到对象．实验表明：采用Canny算子能够提高关键帧中视频对象提取的正确性，为整个视频序列中的对象提取提供了较优的参考帧。     

基于运动目标特征的关键帧提取算法

针对运动类视频特征不易提取且其关键帧结果中易产生较多漏检帧的问题,提出基于运动目标特征的关键帧提取算法。该算法在强调运动目标特征的同时弱化背景特征,从而防止由于运动目标过小而背景占据视频画面主要内容所导致的漏检和冗余现象。根据视频帧熵值将颜色变化明显的帧作为部分关键帧,对颜色未发生突变的帧根据运动物体的尺度不变特征变换（SIFT）获得帧内运动目标的特征点;最后分别根据帧熵值及运动物体SIFT点分布提取视频关键帧。实验表明该算法所得关键帧结果集不仅漏检率较低且能够准确地表达原视频内容。     

基于时序上下文的视频场景分类

以传统的词袋模型为基础,根据相邻镜头关键帧之间具有相关性的特点提出了一种用于视频场景分类的模型。将视频片段进行分割,提取关键帧,对关键帧图像归一化。将关键帧图像作为图像块以时序关系合成新图像,提取新图像的SIFT特征及HSV颜色特征,将图像的SIFT特征及HSV颜色特征数据映射到希尔伯特空间。通过多核学习,选取合适的核函数组对每个图像进行训练,得到分类模型。通过对多种视频进行实验,实验结果表明,该方法在视频场景分类中能取得很好的效果。     

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.     

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...     

基于特征信息的镜头检测研究

视频镜头检测是基于内容视频检索的第一步,提出了一种基于特征信息的视频镜头检测方法,该方法首先利用小波变换提取原始视频帧的颜色特征和纹理特征,计算相邻帧颜色特征的互信息量和纹理特征的信息熵差,然后计算镜头间的相似度,该方法可以有效地检测出突变镜头和渐变镜头,对闪光灯及物体和摄像机运动有较强的鲁棒性,实验结果表明该方法具有良好的性能。