基于多特征融合的視頻關鍵幀提取的若干問題研究.pdf

1、隨著多媒體技術和互聯(lián)網技術的快速發(fā)展,視頻數(shù)據信息量越來越龐大,為了能快速檢索到用戶所需要的視頻數(shù)據,很有必要借助計算機自動分析視頻內容,建立基于內容的視頻檢索(CBVR)系統(tǒng)。關鍵幀提取技術是一種視頻摘要技術,關鍵幀是視頻檢索系統(tǒng)的基礎組成部分,由于視頻內容的復雜性和多變性,目前沒有一種通用的關鍵幀提取算法能適用于所有類型的視頻。針對這一情況,本文提出了一種基于多特征融合的關鍵幀提取算法,將顏色、紋理和形狀這三種圖像的基本特征進行融合

2、,這種組合特征能夠更有效表達出視頻內容的重要信息,因此,該算法所提取的關鍵幀更具有代表性。本文針對視頻關鍵幀提取方法做了以下幾方面的研究:
　　 1.研究基于骨架描述運動目標形狀特征的提取方法。在視頻序列中,首先對運動前景目標進行分割,然后提取運動目標的骨架,用于描述形狀特征。
　　 2.研究關鍵幀的多特征融合方法。針對單一的圖像特征不能準確描述視頻內容的缺點,本文采用了顏色、紋理和形狀相結合的多特征融合的圖像幀描述方法

3、,結合各自的優(yōu)點,更好地表達視頻內容。
　　 3.提出一種基于多特征融合的關鍵幀提取算法。該算法使用多特征組合作為重要的視覺特征,先計算相鄰幀的幀間距離,然后使用一種自適應閾值的視頻幀聚類算法對視頻幀進行分類,最后選取每個幀類簇中最具代表性的幀作為關鍵幀。
　　 本文將基于骨架描述的形狀特征引入到關鍵幀提取過程中。實驗結果表明,本文提出的關鍵幀提取方法適用于目標運動變化較快的視頻,所提取的關鍵幀序列不僅能反映視頻中運動變