基于GEP自动聚类算法的视频关键帧提取方法

视频关键帧提取技术是视频数据处理研究领域的热点研究问题.该文针对现有的镜头边界检测技术不能有效提取关键帧的不足,提出一种基于小波边缘检测算子的自适应分块视频镜头边界检测算法.通过检测视频镜头变化,得到分割的镜头,然后对视频帧提取图像特征,并利用基因表达式编程(GEP)的自动聚类功能对视频帧进行聚类,提出并实现了基于GEP自动聚类的视频关键帧提取算法(KFC‐GEP).实验证明该方法能较好的提取视频序列的关键帧.     

一种新的视频镜头边界检测及关键帧提取方法

根据视频邻域片段变化的特点提出了镜头边界系数模型,镜头边界系数具有良好的抗噪能力,且对视频帧的时域变化有较好的描述能力,可用于镜头边界检测与关键帧提取.它可以单独检测镜头边界,也可以与传统的基于帧差的镜头边界检测方法相结合检测镜头边界.在提取关键帧时,根据镜头边界系数的分布,自适应地确定镜头内的关键帧数,用非极大值抑制方法与基于镜头边界系数的优先级方法确定关键帧的位置.实验结果表明,该方法在镜头边界检测性能上要优于已有的基于帧差的镜头边界检测方法,提取的关键帧对镜头的视觉内容具有较好的表达能力,且可在视频回放时实时执行.     

基于内容的视频信息检索

本文从基于内容的视频信息检索技术的优点和系统结构出发,对基于内容的视频检索系统的功能模块(视频录入、镜头检测、关键帧提取、视频描述、可视化界面)的功能和相关实现技术作了一定的介绍,重点讨论了与压缩域视频相关的技术.最后提出了进一步研究的问题.     

视频摘要系统的技术研究与实现

本文针对未进行后期编辑的视频序列设计了一个视频摘要系统.以视频帧图像的累积直方图来提取图像特征,有效地解决了光照的改变使镜头内直方图差异较大以及直方图对物体/摄像机的运动的鲁棒性有限两大问题,并结合了滑动窗口算法,有效地实现对视频序列的镜头边界检测.另外,本文还提出了一种基于镜头和图像内容的关键帧提取算法,降低计算的复杂度,并且提取的关键帧能更全面准确地体现原视频的内容.     

基于内容的视频信息检索

本文从基于内容的视频信息检索技术的优点和系统结构出发，对基于内容的视频检索系统的功能模块(视频录入、镜头检测、关键帧提取、视频描述、可视化界面)的功能和相关实现技术作了一定的介绍，重点讨论了与压缩域视频相关的技术。最后提出了进一步研究的问题。     

基于内容的视频检索关键技术研究

重点探讨了基于内容的视频检索的一些关键性技术(如镜头检测、镜头聚类、关键帧提取等)的实现原理及其各自的优缺点,并对视频检索的发展趋势提出了一些看法.     

基于内容的图像检索系统的关键技术

给出了基于内容的图像检索系统的基本框架结构,详细分析了基于内容的图像检索中涉及到的关键技术:镜头分割、关键帧提取、特征检索以及相关反馈等的原理和实现的方法,对基于内容的图像检索的研究进行了展望.     

基于关键帧的教学视频检索系统设计

针对目前教学视频检索系统的不足,设计并实现了一种基于关键帧的教学视频检索系统.同时,介绍了该系统采用的关键技术,并对系统进行了测试和验证.实验结果表明,本系统能满足应用要求.     

遗传算法优化LVQ网络的监控视频关键帧内容识别

为解决监控视频检索中公安视频侦查关注目标的识别问题,提出一种基于遗传算法优化LVQ神经网络的关键帧内容识别方法。首先通过运动目标检测及二值图像的聚散熵,对监控视频进行子镜头划分,从而提取视频关键帧。其次归一化关键帧中的待识别目标,提取待识别目标的形状统计特征。再次构造LVQ网络并利用遗传算法对网络的初始权值进行优化,训练网络实现关键帧内容识别。最后列举出该方法的实验结果及性能分析。该方法在关键帧内容识别的准确性和鲁棒性上都有良好表现。     

基于子镜头聚类方法的关键帧提取技术

分析主流的关键帧提取技术,提出了一种基于子镜头聚类的关键帧提取算法.该方法在重新定位镜头的起始和终止帧号后,利用帧与帧之间的颜色直方图特征,通过子镜头检测和聚类进行关键帧提取.实验结果表明,该算法具有良好的适应性,既降低了关键帧提取算法的计算复杂度,正确率高,同时能有效避免关键帧的冗余,达到了很好的关键帧提取效果.     

基于时空切片的关键帧提取研究

关键帧提取技术是视频检索和视频摘要等领域的关键技术之一。针对现有关键帧提取方法缺乏时空特性分析,而且提取结果不符合人眼视觉感知,为此提出了一种新的关键帧提取方法。首先提取视频镜头的时空切片,然后对视频切片进行K均值聚类,最后根据视频的时间连续性,在每个类中提取关键帧。大量实验表明,本方法能捕捉视频的主要内容,以极低的冗余性反映视频的动态特性,符合人眼视觉感知。     

基于动态帧的视频关键帧提取算法研究

针对基于内容的视频检索系统,提出了一种关键帧提取算法.为了提高算法的保真度和压缩比,首先构造了动态帧,它的每个像素对应一个像素代表灰度集合,该集合中的元素可以最大限度地代表镜头中相应像素的灰度值,然后根据镜头中每一帧与该镜头动态帧之间的距离来确定关键帧.为了验证本算法的有效性,选取了大量视频与TMOF算法及SKF算法进行比较.结果表明:该算法具有较高的准确性和可靠性,保真度和压缩比均高于其他两种算法.     

动态时域检测窗口的快速关键帧提取方法

在镜头检测基础上对帧图像进行逐帧处理、分析,从而获取关键帧的方法导致提取速度较慢,无法满足实时性要求。针对上述缺点,提出动态时域检测窗口的快速关键帧提取方法。该方法通过时域检测窗口把视频序列分割成长度不等的单元,并对窗口左右边缘帧以及窗口内的抽样帧进行分析、对比,从而判断视频单元的内容变化。同时,采用窗口混合增长模式和窗口慢检测机制保证关键帧提取的质量和速度。最终,对提取的关键帧序列进行聚类,得到最优的关键帧。实验证明,对于不同类型的视频,该方法都具有较高的综合评价性能。     

基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法

针对现有的基于无监督聚类的视频关键帧提取方法没有考虑镜头内容的时序性、对初始类的划分较敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的基于人工免疫的有序样本聚类算法.在传统人工免疫聚类算法的基础上引入了抗原记忆识别机制及改进了抗体的克隆与超变异机制,并在此基础上给出了基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法.该方法将镜头帧序列看成一个入侵机体的抗原序列,然后基于首次应答与再次应答机制依次为每个抗原产生记忆细胞池,最终每个记忆细胞池能识别的邻近抗原对应一个类别并选取距其类中心最近的帧为关键帧.对大量不同类型的视频进行了试验.结果表明,该方法能得到较高的保真度和压缩率,能够十分有效地提取出反映镜头内容变化的关键帧.     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

一种基于MPEG-7颜色特征和块运动信息的关键帧提取方法

为了改进现有关键帧提取方法在相邻帧间相似性测度方面的不足,提出一种基于MPEG-7颜色布局特征匹配和块运动信息度量的关键帧选取方法。给出颜色布局特征的提取、相似度计算方法以及利用图像分块计算运动信息的方法,并结合距离累加算法提取视频镜头关键帧。实验结果表明,本方法比基于图像综合特征关键帧提取方法检索性能有明显提高,不易产生冗余和漏检,提取的关键帧能够充分代表镜头的内容。     

基于支持向量机的视频语义场景分割算法研究

针对视频分割中存在的低层特征与高层语义之间“语义鸿沟”问题,在对视频进行镜头边界检测的基础上,引入视频语义概念矢量的定义,实现了一种基于支持向量机的视频语义场景构造方法。根据镜头关键帧画面语义的不同,提取镜头关键帧的颜色特征,并将其归一化;然后利用支持向量机对归一化后的特征量进行语义分类预测,从而生成语义矢量;将生成的语义矢量应用于已有的重叠镜头链方法,对镜头关键帧进行聚类,按语义差别构造出不同场景。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于DirectShow的镜头检测系统

镜头检测是视频检索中最基本也是最重要的一项内容，在讨论了如何利用DirectShow获取视频单帧图像的基础上，采用“滑动”窗口法来实现镜头的切变与渐变的检测，实现了基于DirectShow的镜头检测系统．实验结果表明，系统对镜头切变的检测取得了良好的效果，同时，也可以对滑动、淡入淡出、擦除等渐变进行检测．系统采用了DirectShow作为对视频的支持，具有良好的通用性及人机交互界面，满足了视频检索系统对界面的要求．     

一种基于互信息量的关键帧提取方法

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.介绍了目前的关键帧提取技术,提出了一种基于互信息量的关键帧提取方法,实验证明该方法能较好地提取出视频序列的关键帧.     

视频分割与场景聚类算法研究

本文介绍了实现视频分割和场景聚类的算法.首先用X2直方图匹配法检测镜头切换,梯度法检测镜头淡入淡出;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧;进一步基于镜头的关键帧集计算镜头间的相似度,对相似度大于阈值的镜头进行聚类;最后给出了典型实验结果,表明上述算法对视频分割和镜头聚类有较好的性能.