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.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

关键帧动画中间帧自动插补技术

论述了计算机辅助动画制作过程中的图象插补技术，线性插值法通过起始帧和结束帧对应点间的直线距离算出中间插补画面。骨架插值法根据图形的骨架进行中间帧插补。移动点约束条件插补法利用随时间和空间变化的曲线与形体上的点相联系，并控制关键上点的轨迹及动态特性。     

浅谈三维动画的应用与制作

本文简洁阐述了三维动画的应用范围及意义,介绍了三维动画的基本制作原理和技术制作的基本方法,提供了一种制作三维动画的捷径.     

序列图像合成中基于关键帧的动态掩模算法

研究建筑设计方案的计算机虚拟图像序列与真实环境图像序列相合成时，分割边缘随时间而变化的动态掩摸问题，提出了基于关键帧的闭合Ｂ样条曲线拟合真实环境图像序列分割边缘的动态掩模插值算法，和掩模分割曲线样本点运动关键帧的判定规则，实验结果表明本动态掩模插值算法是可行的并符合实用要求。     

基于人工生命方法的虚拟鱼行为模型

传统的虚拟生物行为动画是通过关键帧技术实现的,存在一些不足。因此,提出一个基于人工生命方法的虚拟生物行为模型,并以虚拟鱼为例,通过将人工生命方法和虚拟现实技术结合,可以在不需任何关键帧的情况下实现虚拟鱼的多种行为仿真,不仅具有虚拟生物的基本特征,而且其真实感强,可应用于虚拟生物教学和实验中。     

一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法

为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性.     

一个视景仿真平台的设计与开发

从功能定位入手,介绍了使用Visual C++基于DirectX SDK设计并实现一个视景仿真软件平台的思路和方法。该平台采用了基于共用内核的双平台总体架构,建立了可重用的框架和二次开发机制,采用功能实体-集合管理-用户界面三层设计模式,提高了代码重用度,在降低问题复杂度的同时提高了开发效率。该视景仿真平台建立了可扩展的可视对象管理机制、实现了中小规模场景的显示优化和高效地形匹配计算、实现了基于粒子系统的烟云、雨雪、爆炸、燃烧等特殊效果的逼真显示以及对于关键帧动画的支持。最后介绍了应用案例。     

基于光流方向信息熵统计的微表情捕捉

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn--Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础.     

基于改进关键帧选择的RGB-D SLAM算法

关键帧选择是提高视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法精度及实时性的重要因素.关键帧常以图像的帧间相对运动距离为选择依据.该方法虽简单有效,但实时性、鲁棒性较差且容易产生大量冗余关键帧.针对上述问题,提出一种改进的关键帧选择算法.该算法整合了帧间相对运动距离、帧间特征点跟踪以及最小视觉变化来选择关键帧并删除冗余关键帧.基于该算法,结合具有较好方向和光照不变性的ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征,实现了RGB-D SLAM算法.在RGB-D数据集上的实验表明,改进的关键帧选择算法能够更精准、及时地选择关键帧,并在减少RGB-D SLAM中冗余关键帧的同时提高算法的实时性、建图和定位精度.