基于特征融合的抗?jié)u變視頻摘要算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)與計(jì)算科學(xué)的蓬勃發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)在人們的日常生活中扮演愈加重要的角色。在多樣的視頻數(shù)據(jù)中，如何快速地瀏覽、查詢(xún)用戶(hù)所需的內(nèi)容給視頻摘要技術(shù)帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)，因此，有關(guān)視頻摘要技術(shù)的研究已經(jīng)成為圖像處理中熱點(diǎn)問(wèn)題之一。在現(xiàn)存的視頻摘要技術(shù)中，鏡頭邊界檢測(cè)和關(guān)鍵幀的提取是兩個(gè)較為重要的分支。針對(duì)算法中存在的不足，本文提出了相應(yīng)的改進(jìn)策略。全文主要內(nèi)容如下:
　　1.首先，本文主要闡述了視頻摘要技術(shù)研究的背景、現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題

2、。同時(shí)概括性的介紹了圖像的全局和局部特征。此外，本文還綜述了近些年來(lái)有關(guān)鏡頭邊界檢測(cè)和關(guān)鍵幀的提取技術(shù)的研究現(xiàn)狀以及在相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用。
　　2.其次，在鏡頭的邊界檢測(cè)中，運(yùn)動(dòng)信息往往造成嚴(yán)重的干擾，影響圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確性。針對(duì)此類(lèi)鏡頭檢測(cè)存在的問(wèn)題，本文提出一種基于光流的鏡頭檢測(cè)算法。通過(guò)光流檢測(cè)得到視頻內(nèi)的運(yùn)動(dòng)信息，并提出一種相應(yīng)的量化校正方法，以提高連續(xù)性檢測(cè)的準(zhǔn)確性，獲取候選鏡頭邊界。對(duì)于突變和漸變類(lèi)鏡頭，由于難以依靠單一模

3、式進(jìn)行類(lèi)型檢測(cè)，本文采用多特征進(jìn)行鏡頭邊界的逐類(lèi)識(shí)別。通過(guò)對(duì)多類(lèi)鏡頭的測(cè)試視頻集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明提出的鏡頭邊界檢測(cè)算法有效地提高了查準(zhǔn)和查全率。
　　3.最后，在關(guān)鍵幀提取技術(shù)中，某些聚類(lèi)算法需要獲取先驗(yàn)類(lèi)別數(shù)，增加了算法的局限性。同時(shí)，多數(shù)關(guān)鍵幀提取算法對(duì)于海量視頻復(fù)雜度較高。因此，本文提出一種映射聯(lián)合聚類(lèi)的視頻關(guān)鍵幀選擇算法。利用視頻幀的相似關(guān)系，將視頻中的各幀映射到二維空間中相對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，通過(guò)點(diǎn)的聚類(lèi)查找到各類(lèi)別中心，并