基于HSV模型和聚類方法的視頻摘要算法.pdf

1、隨著網絡技術的快速發(fā)展和存儲成本的降低，數(shù)字視頻正極快地增長。由于在線視頻內容的增長，在訪問大量的數(shù)字視頻時，查找感興趣的視頻文件或是部分視頻內容是比較困難的，因此，有效的視頻內容索引和檢索是至關重要的。在基于內容的視頻索引和檢索中，視頻切分和關鍵幀提取技術已成了數(shù)字視頻系統(tǒng)發(fā)展的關鍵。 為了便于用戶快速準確地瀏覽和檢索視頻，有必要開發(fā)相關的視頻檢索工具。一個有效的視頻檢索系統(tǒng)應該具有以下兩個基本功能：（1）易于瀏覽內容的視頻摘

2、要功能；（2）在巨大的視頻數(shù)據(jù)庫中根據(jù)用戶要求檢索視頻的功能。在本文中，我們主要研究視頻摘要技術。 關鍵幀常用來概括整個視頻內容或提供視頻訪問切入點。我們提出了一種新的基于分類的關鍵幀提取算法。首先用基于HSV顏色空間模型方法將視頻文件切割成若干個子視頻。這種方法先要將圖像幀的RGB值轉化為相應的HSV值，然后進行非等間隔量化，合成為一維特征矢量，計算其直方圖得出相鄰兩幀的相似度。根據(jù)相似度，我們可以判斷視頻場景是否發(fā)生了切換。