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基于视觉特征提取的压缩域在线视频摘要快速提取
引用本文:周柏清,黄淼,任勇军.基于视觉特征提取的压缩域在线视频摘要快速提取[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2016,28(2):273-279.
作者姓名:周柏清  黄淼  任勇军
作者单位:1. 湖州职业技术学院信息工程分院,浙江湖州,313000;2. 平顶山学院软件学院,河南平顶山,467000;3. 南京信息工程大学计算机与软件学院,江苏南京,210044
基金项目:国家自然科学基金(61304205,61300236)
摘    要:为了在有限的时间内产生质量可接受的视频摘要以达到在线使用的要求,提出一种基于视觉特征提取(visual features extraction,VFE)的压缩域视频摘要快速提取方法.从每帧输入视频中提取视觉特征,采用零均值归一化交叉相关(zero mean normalized cross correlation,ZNCC)指标检测有相似内容的视频帧组,为每组选择代表性帧,运用2个量化直方图过滤所选择的帧,从而避免视频摘要中可能的冗余或无意义帧.在视频检索国际权威评测(TREC video retrieval evaluation,TRECVID) 2007数据集上的实验结果表明,与基于聚类的高斯混合模型、基于熵的模糊C均值聚类和关键帧提取方法相比,该方法提取的视频摘要质量更高,且在时间和空间复杂度上具有明显优势,适合在线实时处理.

关 键 词:视频摘要  压缩域  视觉特征提取(VFE)  量化直方图  TRECVID  2007
收稿时间:2014/12/19 0:00:00
修稿时间:2015/10/9 0:00:00

Online video abstract extraction based on visual features in compressed domain
ZHOU Baiqing,HUANG Miao and REN Yongjun.Online video abstract extraction based on visual features in compressed domain[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2016,28(2):273-279.
Authors:ZHOU Baiqing  HUANG Miao and REN Yongjun
Institution:Faculty of Information Technology, Huzhou Vocational & Technical College, Huzhou 313000, P. R. China,School of Software, Pingdingshan University, Pingdingshan 467000, P. R. China and School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044,P. R. China
Abstract:
Keywords:video summary  compressed domain  visual features extraction (VFE)  quantized-histogram  TREC video retrieval evaluation(TRECVID) 2007
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