飞行机器人电塔巡检视频关键帧提取预处理

针对架空输电线路飞行机器人巡检视频的关键帧提取问题,提出了一种地理信息、导航数据、航拍数据和相机参数相结合的关键帧提取预处理方法.首先通过将地理坐标系中的坐标转化到空间直角坐标系中,对地理信息进行处理;其次通过空间直角坐标系中的坐标转化成图像坐标系中的坐标,确定巡检目标在图像中的位置;最后通过判断巡检目标在图像坐标系下的位置以确定图像是否可以作为关键帧的候选帧.实验结果表明:提出的预处理方法在不降低从视频中提取出来的关键帧准确度前提下,减少了图像层面上的计算量,缩短了关键帧提取时间.     

一种新的自适应的视频关键帧提取方法

针对目前关键帧提取存在的关键帧数目难以确定、对内容渐变的视频的处理效果欠佳和算法复杂等问题,文章提出一种自适应的视频关键帧提取方法,利用梯度方向直方图(histogram of oriented gradients,HOG)特征计算当前帧的代表性指标,初步选出候选关键帧,使用结合目标分割和颜色直方图的高级特征进行冗余度检查,最终确定关键帧集合。通过对大量包含各种场景的视频进行实验,结果表明使用该文算法提取的关键帧能更全面地表达视频的主要内容,尤其是处理内容渐变的视频时,效果更佳,并且能够根据视频的内容自适应地确定关键帧数目。     

基于残差神经网络的视频内容快速检索系统研究

为解决公共安全视频图像信息轨迹追踪的问题,设计一个基于图像识别的视频内容快速检索系统,使用方向梯度直方图特征提取( HOG: Oriented Histogram Feature Extraction) 算法进行人脸定位,通过迁移学习对ＲesNet 模型进行再训练建立专用的神经网络的分类器。进行视频内容检索的过程是提取视频关键帧,对其中人物进行定位,提取其特征值,使用训练好的分类模型进行分类。将分类信息标注在图片上,将有关信息存入数据库,使用时查询数据库,得到详细信息。实验结果表明,该系统可有效地对视频内信息进行快速定位,对截取图片可以进行精准识别,在公共安全领域具有应用前景。     

基于HOG-LBP特征和SVM分类器的视频摘要方法

为了提高视频摘要质量、高效地获取视频信息,提出了一种基于HOG-LBP特征和SVM分类器的视频摘要方法。首先,从分解到的视频序列中提取形状和纹理特征。其次,利用训练好的支持向量机对待检测图像进行分类,并将分类正确的帧暂定为关键帧。最后,运用图像余弦相似度方法剔除其中的冗余帧,并将最终保留下的关键帧按照原始视频中出现的时间顺序依次组合起来,形成视频摘要。实验结果表明,提出的算法在三个不同场景视频中提取关键帧的平均正确率达到94.08%,平均错误率仅为23.18%。算法提取到的关键帧准确率较高且内容具有代表性,视频摘要质量得到有效改善。     

采用光流场运动估计的双树复小波域视频水印算法

提出一种基于光流场的双树复小波变换(DT-CWT)的数字水印算法.首先利用光流信息检测出视频序列的关键帧,然后利用光流场技术对选取的关键帧进行局部区域的运动估计.最后,根据人眼对快速流动物体敏感性弱的特点,将水印信号分块嵌入关键帧内快速运动区域.测试结果表明:该算法具有很好的不可见特性,在面对噪声、缩放等恶意攻击时也具有很好的稳定性,同时也具有很好的实时性.     

基于镜头内容的视频检索系统

针对已有检索系统的不足,设计并实现了一种基于镜头内容的视频检索系统.该系统在镜头边缘检测关键技术上,采用了一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头检测方法;在关键帧提取关键技术上,采用了一种基于多特征自适应阈值检测的关键帧提取方法,实现了对镜头内容的多层次描述,并且所选取的关键帧能够很好地反映视频内容.最后将研究方法通过检索平台进行了验证.     

基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

基于奇异值分解的视频拷贝检测研究

针对传统的视频拷贝检测算法计算量大、对视频变化敏感等问题,提出一种新的视频指纹算法来产生包含时空域信息的关键帧。采用奇异值分解的方法提取视频关键帧的特征向量,对视频特征序列进行降维。改进的视频拷贝检测算法对噪声、帧平移、帧旋转、丢帧等有很好的鲁棒性。与以往的拷贝算法相比,提高了视频拷贝检测的查全率和准确率,降低了误码率,与源视频具有较高的匹配率。     

基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法

为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于自适应帧采样的视频拼接

针对视频拼接计算量过大的问题,提出了一种分层式自适应帧采样的视频拼接方法。两层帧采样环节分别采用了不同的策略:第1层建立了帧间重叠率和帧间隔的分段线性模型,通过"预测-检验-修正"环节不断的更新采样帧间隔来自适应抽取到满足一定重叠率的准关键帧;第2层在第1层采样的基础上,利用逐帧检测的方法从准关键帧中抽取到满足一定条件的最终关键帧。最后对关键帧进行全景图拼接。与用所有视频帧进行拼接的方法相比,该方法用极少的场景信息损失换取了拼接效率的大幅提高。实验结果表明:该方法对于一般实验场景均能鲁棒地抽取到可靠关键帧,在大幅度降低计算负荷的同时得到高质量的视频全景图。