基于互信息量的视频关键帧提取算法
基于语义相关的视频关键帧提取算法
随着多媒体信息的发展，视频成为人们获取信息的重要途径，面对海量的视频，如何从视频中提取关键部分，提高人们看视频的效率已经成为人们所关注的问题。
视频摘要技术正是解决这一问题的关键，在视频摘要技术中的核心部分就是关键帧的提取。
关键帧的提取可以分为以下六类：（1）基于抽样的关键帧提取基于抽样的方法是通过随机抽取或在规定的时间间隔内随机抽取视频帧。
这种方法实现起来最为简单，但存在一定的弊端，在大多数情况下，用随机抽取的方式得到的关键帧都不能准确地代表视频的主要信息，有时还会抽到相似的关键帧，存在极大的冗余和信息缺失现象，导致视频提取效果不佳[1]。
（2）基于颜色特征的关键帧提取基于颜色特征的方法是将视频的首帧作为关键帧，将后面的帧依次和前面的帧进行颜色特征比较，如果发生了较大的变化，则认为该帧为关键帧，以此得到后续的一系列关键帧。
该方法针对相邻帧进行比较，不相邻帧之间无法进行比较，对于视频整体关键帧的提取造成一定的冗余。
（3）基于运动分析的关键帧提取比较普遍的运动分析算法是将视频片段中的运动信息根据光流分析计算出来，并提取关键帧。
如果视频中某个动作出现停顿，即提取为关键帧，针对不同结构的镜头，可视情况决定提取关键帧的数量。
但它的缺点也十分突出，由于需要计算运动量选择局部极小点，这基于语义相关的视频关键帧提取算法王俊玲，卢新明山东科技大学计算机科学与工程学院，山东青岛266500摘要：视频关键帧提取是视频摘要的重要组成部分，关键帧提取的质量直接影响人们对视频的认识。
传统的关键帧提取算法大多都是基于视觉相关的提取算法，即单纯提取底层信息计算其相似度，忽略语义相关性，容易引起误差，同时也造成了一定的冗余。
对此提出了一种基于语义的视频关键帧提取算法。
该算法首先使用层次聚类算法对视频关键帧进行初步提取；然后结合语义相关算法对初步提取的关键帧进行直方图对比，去掉冗余帧，确定视频的关键帧；最后与其他算法比较，所提算法提取的关键帧冗余度相对较小。
基于深度学习的视频内容分析与关键帧提取
基于深度学习的视频内容分析与关键帧提取视频内容分析是指通过运用深度学习技术对视频进行分析和理解，从而提取出视频中的关键帧。
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型来模拟人类大脑处理信息的方式。
它可以自动学习和提取特征，以实现对复杂任务的解决。
在视频内容分析中，关键帧提取是一个重要的步骤。
关键帧是指在视频中具有重要信息或变化的帧画面，可以代表视频内容的特征。
通过提取关键帧，可以有效地压缩视频数据，并减少对存储和传输资源的需求。
此外，关键帧提取还在视频搜索、视频摘要和视频内容分析等领域具有广泛的应用。
深度学习在视频内容分析中发挥了重要作用。
首先，深度学习可以通过训练模型来学习和提取视频中的特征，包括颜色、纹理、形状等。
通过大量的视频数据和深度神经网络的训练，可以得到更准确和鲁棒的特征表示。
其次，深度学习可以建立复杂的模型来理解视频的语义信息。
通过深度卷积神经网络和循环神经网络的结合，可以对视频进行时间和空间上的建模，进一步提高关键帧提取的准确性和效果。
在深度学习方法中，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络主要用于提取视频帧的空间特征，通过多层卷积层和池化层，可以逐渐减少特征图的尺寸，并提取出有代表性的特征。
而循环神经网络则主要用于处理序列数据，如视频帧的时间顺序。
通过循环隐藏层的记忆性，RNN可以捕捉视频中的时间相关性，从而更好地理解视频的语义信息。
在基于深度学习的视频内容分析中，通常的步骤包括数据预处理、特征提取和关键帧提取。
首先，需要对视频数据进行预处理，例如解码、采样和标准化。
然后，通过卷积神经网络提取视频帧的空间特征，同时利用循环神经网络建立视频帧之间的时间关系。
最后，通过设计适当的评估指标，可以筛选出关键帧，并得到最终的结果。
当前，基于深度学习的视频内容分析与关键帧提取已经取得了许多重要进展。
例如，通过引入注意力机制和生成对抗网络，可以进一步提高关键帧提取的效果。
基于视频关键帧提取和三维卷积的行为识别
基于视频关键帧提取和三维卷积的行为识别基于视频关键帧提取和三维卷积的行为识别随着计算机视觉和人工智能技术的发展，行为识别成为了一个热门的研究领域。
行为识别的目标是通过分析视频或图像序列来自动识别和理解人类行为。
此任务在各种领域具有广泛的应用，包括智能监控、无人驾驶、体育分析等。
关键帧提取是行为识别的一个重要步骤。
关键帧是视频中最能代表完整行为特征的帧。
它们不仅有助于减少特征提取和计算量，还提高了行为识别的效率和准确性。
传统的关键帧提取方法通常基于图像处理技术，如直方图相似度、运动信息等。
然而，这些方法在处理复杂场景时容易受到光照变化、遮挡等因素的影响，导致提取的关键帧不够准确。
近年来，深度学习技术的兴起为解决行为识别中的问题提供了新的思路。
三维卷积神经网络（3D CNN）是一种能够处理视频数据的卷积神经网络。
与传统的二维卷积神经网络相比，3D CNN能够对时间维度上的信息进行建模，从而更好地捕捉视频序列中的关键帧。
基于视频关键帧提取和3D CNN的行为识别算法可以简单地分为两个步骤：关键帧提取和行为特征提取。
首先，我们需要从视频序列中提取出关键帧。
这一步骤的目标是在视频序列中选取一些代表性的帧，以尽可能准确地捕捉到行为的变化。
传统的关键帧提取方法通过计算帧与帧之间的差异来选择关键帧。
然而，由于视频中存在大量的冗余信息，这种方法容易导致关键帧的冗余或遗漏。
为了解决这个问题，一种可行的方法是使用光流场。
光流场能够描述帧与帧之间的运动信息，并且能够避免因为光照变化等影响导致的关键帧提取错误。
通过计算两帧之间的光流场，我们可以选择运动较大的关键帧，从而提高关键帧的质量。
接下来，我们需要通过3D CNN来提取行为特征。
3D CNN通过在时间和空间维度上同时进行卷积操作，能够捕捉到视频中的时序信息和空间信息。
行为识别中，通常采用预训练的3D CNN模型，如C3D模型、I3D模型等，通过在大规模视频数据集上进行训练，提取出视频中的特征表示。
基于机器学习的视频内容理解与关键帧提取
基于机器学习的视频内容理解与关键帧提取近年来，随着互联网技术的快速发展，视频内容的产出量呈现爆炸式增长。
如何高效地理解和处理这些海量视频内容成为一个重要的挑战。
基于机器学习的视频内容理解与关键帧提取技术应运而生，为我们提供了一种更快速、准确的方法来分析和理解视频内容。
基于机器学习的视频内容理解是指利用机器学习算法对视频内容进行自动化的分析和解释。
传统的视频内容处理方法通常需要人工介入，而这种方法不仅耗时耗力，还不能保证准确性。
而基于机器学习的方法则可以通过对大量视频数据进行学习和训练，自动捕捉关键信息并进行有效的分析。
在视频内容理解中，关键帧提取是其中的一个重要环节。
关键帧提取的目的是从视频序列中选取能够最好地代表整个视频内容的帧，以便在后续处理中能够更快速地进行视频索引和检索。
传统的关键帧提取方法通常基于图像处理技术，通过计算帧间差异、颜色直方图等指标来选择关键帧。
然而，这些方法往往会受到噪声、光照变化等因素的影响，导致提取结果不尽人意。
基于机器学习的关键帧提取方法则通过利用大规模视频样本集进行训练，采取深度学习等技术手段来提取关键帧。
这种方法能够更好地理解视频内容的复杂性和语义信息，从而提高关键帧提取的准确性和效率。
通过对视频内容进行深度学习，机器可以自动学习到视频中的重要特征和模式，从而实现更准确和高效的关键帧提取。
基于机器学习的视频内容理解和关键帧提取技术的应用广泛。
在图像识别和物体检测领域，这一技术能够极大地提高识别和检测的准确性和效率。
例如，在视频监控中，基于机器学习的方法可以实时地检测出异常行为或者危险物品，提高安全防范的水平。
另外，在视频编辑和内容推荐领域，这一技术也可以实现自动化的视频编辑和个性化的内容推荐，提供更好的用户体验和个性化服务。
然而，基于机器学习的视频内容理解和关键帧提取技术也面临着一些挑战。
首先，视频内容的复杂性和多样性给算法设计和模型训练带来了困难。
如何充分考虑视频中的语义信息、动作特征以及上下文关系等因素，是一个需要深入研究的问题。
基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法研究
基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法研究摘要：随着互联网的迅猛发展，视频数据成为人们获取信息和娱乐的重要来源。
然而，随着视频数量的不断增加，人们需要更快速和有效地处理和浏览这些视频内容。
视频摘要和关键帧提取作为视频内容分析和检索的重要技术，能够提供视频的概要信息和代表性帧，帮助用户快速了解和检索视频内容。
本文将基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法进行详细研究和探讨。
首先，我们将介绍视频摘要与关键帧提取的概念和应用领域。
然后，将介绍传统的视频摘要和关键帧提取算法以及其存在的问题和局限性。
接着，我们将详细介绍基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法的原理和方法，并分析其优势和挑战。
最后，将针对该算法进行实验验证，并对未来研究方向进行展望。
关键词：深度学习、视频摘要、关键帧提取、概要信息、代表性帧1. 引言随着数字技术和互联网的高速发展，用户可以方便地拍摄、共享和传播各种视频内容。
然而，海量的视频数据给人们带来了处理和浏览视频内容的难题。
视频摘要和关键帧提取作为视频内容分析和检索的重要技术，为用户提供了更快速和有效获取视频信息的方法。
2. 视频摘要与关键帧提取的概念和应用领域视频摘要是从视频中提取出包含概要信息的视频片段，用于快速浏览和了解视频内容。
关键帧提取是从视频中选择一些代表性的静态图像帧，用于代表整个视频。
视频摘要和关键帧提取在许多应用领域得到了广泛的应用，如视频检索、视频摘要浏览、视频摘要生成等。
3. 传统的视频摘要和关键帧提取算法传统的视频摘要和关键帧提取算法主要基于图像处理和机器学习技术。
常用的算法包括基于视觉特征的聚类算法、基于机器学习的分类算法和基于视觉显著性的算法。
然而，这些传统算法通常需要手工设计特征，并且在处理复杂的视频场景时效果不佳。
4. 基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，为视频摘要和关键帧提取算法的发展提供了新的思路。
基于深度学习的视频摘要与关键帧提取算法能够自动学习视频的高级语义特征，并提供更准确和鲁棒的结果。
基于深度学习的视频关键帧提取与检索研究
基于深度学习的视频关键帧提取与检索研究随着互联网的迅猛发展，视频数据的大量涌现给人们的信息传播带来了巨大的挑战。
为了更高效地管理和检索视频信息，视频关键帧的提取与检索研究变得日益重要。
基于深度学习的方法在视频关键帧提取与检索领域取得了显著的成果，成为了该领域的热点研究方向。
本文将重点探讨基于深度学习的视频关键帧提取与检索方法，以及其在实际应用中的优势和挑战。
视频关键帧提取是视频摘要、视频索引和视频检索等任务的基础。
传统的视频关键帧提取方法往往依赖于手工设计的特征，如颜色直方图、纹理特征等。
然而，这些传统方法在面对复杂场景和大规模视频数据时往往效果有限。
基于深度学习的视频关键帧提取方法通过利用神经网络自动学习视觉特征，可以有效克服传统方法的限制。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN在图像分类和目标检测任务中表现出色，同样可以应用于视频关键帧提取。
而RNN则可以捕捉视频序列的时序信息，对视频关键帧提取任务有一定的帮助。
在视频关键帧提取过程中，首先需要对视频进行采样。
传统方法往往是均匀采样或随机采样，但这种方法容易丢失重要信息。
而基于深度学习的方法则可以通过学习丰富的视觉特征来选择合适的关键帧。
例如，可以通过CNN提取帧级特征，再通过RNN 学习时序信息，最后选择具有代表性的关键帧。
同时，借助深度学习的强大模型可以实现视频关键帧的语义理解。
通过构建大规模的视频关键帧数据集并进行监督学习，可以让深度学习模型学习到视频内容的语义信息，从而更好地提取关键帧。
除了视频关键帧的提取，基于深度学习的视频关键帧检索也是一个重要的研究方向。
视频关键帧检索旨在通过关键帧图像检索出与之相似的视频。
传统的方法往往依赖于手工设计的特征匹配算法，但这种方法对视频内容的理解有限。
基于深度学习的方法通过学习视频特征的表示，可以实现更准确、高效的视频关键帧检索。
首先，可以通过CNN提取关键帧图像的特征向量，再通过计算向量之间的相似度，选取与查询关键帧最相似的视频。
基于神经网络的视频关键帧提取算法研究
基于神经网络的视频关键帧提取算法研究随着音视频技术的快速发展，视频的应用范围越来越广泛。
然而，在大量的视频数据中，如何快速、准确地找到需要的信息是一个非常具有挑战性的问题。
关键帧提取算法是视频检索和压缩领域中的重要技术之一。
对于一段视频，关键帧提取算法可以将其中最代表性和重要性最强的帧作为关键帧进行提取，从而实现视频的快速浏览和检索。
传统的关键帧提取算法通常基于图像处理技术，常用的方法包括基于帧间差异和基于图像特征的方法。
然而，这些方法存在一定的局限性，如对于内容复杂、动态变化较大的视频，关键帧提取的准确性不高。
针对这个问题，近年来，基于神经网络的视频关键帧提取算法逐渐被引入并被广泛研究。
基于神经网络的视频关键帧提取算法，在使用深度学习模型对视频进行处理的基础上，结合了图像处理技术。
首先通过卷积神经网络对视频中的每一帧进行特征提取，然后将特征向量输入到分类模型中进行分类，得到每一帧是否为关键帧的概率。
最终，根据概率阈值筛选出关键帧。
在具体实现时，有不同的方法和结构。
比如，可以采用卷积神经网络和循环神经网络相结合的结构，对于不同长度的视频片段，使用循环神经网络进行特征提取和对时间序列的建模。
也可以使用类似于图像分类网络的结构，直接对每一帧进行分类。
此外，还可以采用多模态数据融合的方法，融合视频图像和音频数据进行关键帧提取。
基于神经网络的视频关键帧提取算法相对于传统方法的优势在于其自适应性和泛化能力更强。
神经网络可以从大量的数据中学习到视频的内在特征，结合分类模型可以更加准确地判断每一帧是否为关键帧。
此外，该算法还可以在不同任务之间进行迁移学习，提高模型的效果。
然而，基于神经网络的视频关键帧提取算法也存在一些问题。
首先，需要大量的数据进行训练，才能得到较好的效果。
其次，对于某些特定的场景和低质量视频，算法的准确性依然存在局限性。
另外，由于神经网络模型的复杂性，算法的计算量较大，需要强大的计算资源进行支撑。
基于机器学习的视频内容分析与关键帧提取研究
基于机器学习的视频内容分析与关键帧提取研究视频内容分析是指通过机器学习算法对视频内容进行分析和理解的研究领域。
关键帧提取是视频内容分析的一个重要任务，旨在从视频中抽取出具有代表性和信息丰富度的关键帧，以便于视频摘要、检索和分析等应用。
本文将从视频内容分析的背景和意义、关键帧提取的方法和应用以及未来研究方向等方面进行阐述。
视频内容分析基于机器学习是因为传统的视频分析方法往往需要手工设计特征和规则，而这些方法在面对复杂的视频场景时效果有限。
机器学习算法通过对大量标注数据的学习和训练，能够从数据中提取出有用的特征和模式，实现对视频内容的自动分析和理解。
机器学习在视频内容分析中的应用包括目标识别与跟踪、行为识别与分析、场景理解等多个方面，可以为视频内容的提取和利用提供丰富的信息。
关键帧提取是视频内容分析中的一个重要任务，关键帧指的是视频序列中具有代表性和信息量较大的帧。
关键帧提取的目标是从视频中选取出一些具有代表性，能够表达视频内容主题或重要信息的关键帧图像。
关键帧提取可以通过以下几种方法实现。
首先，基于图像特征的关键帧提取方法是一种常用的方法。
通过对视频中每一帧图像提取特征并计算特征向量，然后根据特征向量之间的相似度进行关键帧的排序和选择。
常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
这种方法简单而直接，但是对于复杂的视频场景效果可能有限。
其次，基于视觉注意力模型的关键帧提取方法是一种通过模拟人类视觉注意机制进行关键帧选取的方法。
这种方法认为人类的视觉系统对于视觉场景中的某些特征更加敏感和关注，可以通过计算图像的视觉显著性来选择关键帧。
视觉显著性可以通过计算图像中不同位置的显著图来实现，然后根据显著图的值进行关键帧的选择。
此外，基于深度学习的关键帧提取方法近年来得到了广泛的关注。
深度学习通过构建深层次的神经网络模型，可以更好地提取图像和视频中的特征和模式，并实现对视频内容的理解和分析。
深度学习方法可以通过对视频序列进行卷积神经网络的训练和学习，实现对视频中关键帧的自动提取和选择。
基于视频聚类的关键帧提取算法
基于视频聚类的关键帧提取算法作者：刘华咏郝会芬李涛来源：《物联网技术》2014年第08期摘要：关键帧可以有效减少视频索引的数据量，是分析和检索视频的关键。
在提取关键帧过程中，为了解决传统聚类算法对初始参数敏感的问题，提出了一种改进的基于视频聚类的关键帧提取算法。
首先，提取视频帧的特征，依据帧间相似度，对视频帧进行层次聚类，并得到初始聚类结果；接着使用K-means 算法对初始聚类结果进行优化，最后提取聚类的中心作为视频的关键帧。
实验结果表明该方法可以大幅提高关键帧的准确率和查全率，能较好地表达视频的主要内容。
关键词：关键帧；特征提取；层次聚类；K-means 算法中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2014）08-0059-030 引言随着互联网和多媒体技术的飞速发展，形象生动的数字视频已经逐渐取代单调的文本信息，成为了人们网络生活中传播信息的重要方式之一。
面对互联网上大量的视频，能否在较短的时间内找到需要的视频片段，已经成为了人们越来越关注的问题。
在视频帧序列中，包含视频重要内容的帧可以简单有效地概括视频的主要内容，称为视频的关键帧。
关键帧的提取技术在基于内容的视频检索中有着举足轻重的地位。
在实际应用中，关键帧的提取技术可以分为以下4大类：（1）基于运动分析的关键帧提取技术。
运动分析一般是基于流光运算的，通过分析和计算光流得出视频序列的运动量。
然后比较运动量的值，并选取局部最小值处的帧为关键帧。
这种方法提取关键帧的最大优点是：针对不同结构的镜头，可以根据实际情况提取数量合适的关键帧。
但这种方法计算复杂，时间开销大，而且由局部最小值得到的关键帧不一定能准确描述视频内容。
（2）基于镜头边界的关键帧提取技术[2-3]。
这种方法首先将视频分割成若干个镜头，然后在每个镜头内部分别提取第一帧、中间帧和最后一帧作为关键帧。
这种方法容易设计，计算简单，适合视频内容简单或场景固定的情况，但当镜头变换频繁且变换方式多样时，有可能导致提取的关键帧不能准确地描述视频的内容。
11-关键帧提取.
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基于聚类的关键帧提取
特点：该聚类算法由阈值δ控制，δ越大，形成的 聚类数目越多，镜头Si划分越细，选择的关键帧也 越多；反之，δ越小，所形成的聚类个数越少，镜 头Si划分越粗。
示例：表8.1和表8.2显示了当δ取不同阈值时采 取聚类算法所提取的关键帧结果。
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基于聚类的关键帧提取
表1 动作视频片提取关键帧结果 镜头ID 镜头边界 δ=0.80 关键帧 1 0~66 41 δ=0.85 关键帧 41 δ=0.90 关键帧 134
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基于聚类的关键帧提取
第三步：通过上面方法将镜头 Si所包含的 n 个图像帧，分别归类到不同聚类后，就可 以选择关键帧：从每个聚类中抽取离聚类 质心最近的帧作为这个聚类的代表帧，所 有聚类的代表帧就构成了镜头Si的关键帧。 假设镜头 Si 形成了 cluster 个聚类，那么就 可以从镜头Si中提取cluster个关键帧。
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基于颜色特征法
思想：将镜头当前帧与最后一个判断为关键帧 的图像进行比较，如有较多特征发生改变，则 当前帧为新的一个关键帧。 在实际中，可以将视频镜头第一帧作为关 键帧，然后比较后面视频帧图像与关键帧的图 像特征是否发生了较大变化，逐渐得到后续关 键帧。
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基于颜色特征法
优点：按照这个方法，对于不同的视频镜 头，可以提取出数目不同的关键帧，而且 每个帧之间的颜色差别较大。 缺点：对摄像机的运动（如摄像机镜头拉 伸造成焦距的变化及摄像机镜头平移的转 变）很不敏感，无法量化地表示运动信息 的变化，会造成关键帧提取不稳健。
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基于聚类的关键帧提取
第二步：计算当前帧Fii与现存某个聚类质心间 的相似度，如果该值小于δ，则该帧与该聚类 之间距离较大，因此，Fii不能加入该聚类中。 如Fii与所有现存聚类质心相似度均小于δ，则 Fii 形成一个新的聚类， Fii 为新聚类的质心； 否则将该帧加入到与之相似度最大的聚类中， 使该帧与这个聚类的质心之间的距离最小。
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类 算 法 较 前 面 的 ３种 算 法 更 能反 映 视 频 镜 头 的主
要 内容 。
选 取 关 键 帧 比较 经 典 的方 法 是 帧平 均方 法 和 直 方 图平 均 法 。帧平 均 法 是 从 镜 头 中 取所 有 帧 在 某 个 位 置上 的像 素值 的平 均 值 ，然 后将 镜 头 中该 点 位 置 的像 素 值 最 接 近 平 均 值 的 帧作 为 代 表 帧 ； 直 方 图 平均 法 是将 镜 头 中所 有 帧 的 统计 直 方 图取 平 均 ，然后 选 择 与该 直 方 图最 接 近 的 帧作 为关 键 帧 。这些 方 法计 算 比较 简单 ， 因此无 法 描述 有 多个 物体运 动 的镜 头 。一般 来说 ， 镜 头 中选取 固定 数 从 目的关键 帧 的方 法对 于 变 化 少 的镜 头 来说 选 取 的 关 键 帧 过 多 ，而 对 于运 动 较 多 的镜 头 又不 能充 分 描述 ． 因而 不是 一种 良好 的方 法 。
也 不 一定 准 确 。
另外还有 Ｇ ｅｌ和 Ｈ ａ￣１ ｒｓ ｅ ｕｎ ３ 提出的基 于镜头活
动性 提取 关键 帧 的方 法 ； 还有 基 于聚类 算 法等 。聚
分 析 、 索 以及 查 询 中具有 重 要 的地 位 ， 检 近年 来 受 到 了研究 者 的广 泛关 注 ．也 取 得 了 一定 的研 究 成
２ ０年 ８月 ０１
安 阳 工 学 院 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｏ ｙ ｎ ｎ ｔ ｕ ｅ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ Ｍ ｆＡｎ ａ ｇ Ｉ ｓ ｔ ｔ ｆＴ ｃ ｎ ｌ ｇ ｉ
Ａｕ ． ０ ０ ｇ２ １
第 ９卷 第 １ Ｎｏ４（ ｎＮｏ４ ９
要 和 检 索提 供 了一 个 组 织 框 架 。 首 先 介 绍 了 目前 关 键 帧提 取 技 术 ， 然后 提 出 了一 种 基 于 互信 息 量 的 关 键 帧 提 取 方 法 ，该 算
法 以帧 间互 信 息 量 来衡 量 两 帧 图像 内容 的 相 似 性 ， 以 对 具体 镜 头按 其 特 点 自动提 取 出一 个 或 多个 关键 帧 。 实验 结 果 表 明 可
１ 引言
随着 多媒 体 技 术 及 计 算 机 网络 技 术 的迅 速 发 展。 视频 信 息 已广泛 地应 用 于各 个领 域 。面对 浩 如 烟 海 的视 频 信 息 。 如何 快 速 、 有效 地 找 到 自己需 要 的 内容 。 已经成 为迫 切 的需 求 。基于 内容 的视频 检 索 技术 因此 应 运而 生 ， 成 为一 个新 的研究 领域 。 并 为 了有 效地 访 问视 频 内容 ，首先 需 要 将 视 频 分 解 为一 系 列 镜 头 。然 后 从 每 个镜 头 中提 取 最 具 代 表 性 的 、 映该 镜 头 主要 内容 的若 干 帧 ， 之 为 反 称 关 键 帧 。使 用关 键 帧可 简洁 地表 达镜 头 ， 视频 索 为 引 、 览 和 检 索提 供合 适 的摘 要 ， 大减 少 了视 频 浏 大 操 作 的数 据 处 理 量 。关 键 帧 的 提取 主要 涉 及 两 方 面 内容 ： 方 面关 键 帧 要具 有 代 表 性 ， 一 能反 映镜 头 内容 ： 一 方 面数 据 量 应尽 可 能 小 ， 算 不 宜 太 复 另 计
２ 基于 互信 息 量 的关键 帧提 取
２１ 信 息熵 与互 信 息量嗍 ．
一
帧 的运 动 量 ， 运 动量 取 局 部 最小 值 选 取 关 键 帧 。 在 这 种 基 于 运动 的方 法 可 以 根据 镜 头 的 结 构选 择 相 应 数 目的关键 帧 ， 能取 得 更好 的效 果 。然 而该 方法 在 分 析运 动 时所需 的计算 量较 大 ， 而且 局 部最 小值
基 于 互 信 息 量 的视 频 关键 帧提 取 算 法
孑 士 乙 商．田 丽 （ 阳工 学 院 ， 安 河南 安 阳 ４ ５ ０ ） ５ ０ ０
摘 要 ： 键 帧 提 取 技 术 是 基 于 内容 检 索和 视 频 分 析 的基 础 。 关 关键 帧 的使 用 减 少 了视 频 索 引 的数 据 量 ， 时也 为 视 频 摘 同
这 种 方 法 可 以较 好 地 概 括视 频 内容 。
关键词 ： 频检 索； 信息量 ； 视 互 关键 帧提 取 ； 头 镜
中图 法 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３１
文献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６ ３ ２ ２ （ ０ Ｏ ０ 一 ０ ５ Ｏ １７ － ９８ ２ １ ）４ Ｏ ５一 ４
杂。 方便 管 理 。正是 由于关键 帧 的提 取 在基 于 内容
对 此 ．ｈ ｎ 【 Ｚ ａｇＷｕ】 １ 等人提 出 了选取 多个关键 帧的 方法： 依据 帧间 的显 著变化 来选取 ， 其方法 是计 算前
个代表 帧与剩余 帧之差 ， 若差值 大 于选 定 的域值 ， 则 再选取 一个代表 帧 ，这 种方法可 以根 据镜头 内容 的变化程 度选择相 应数 目的关键 帧 。但 缺点是 所选 取 的帧不一定具 有代表意 义 。 另一 种 是 光 流 量 分 析 算 法 。 ｌ 过 计 算 镜 Ｗ０ 通 头 中帧 的 每个 像 素 光 流量 分量 的模 之 和 作 为这 一
收 稿 日期 ：０ ０ ０ — ５ ２ １ — ２ ０
本文 主要 借 鉴信 息论 的观点 。 对基 于 互信 息量 的视 频 关 键 帧提 取 进 行 了 较 为深 入 的研 究 。基 于 互 信 息 量 的视 频 关 键 帧 提 取算 法 以帧 间 的互 信 息 量来 衡量 两 帧 图像 内容 的相 似性 ， 以对 具体 镜头 可 按 其 特点 自动提 取 出一 或多个 关 键 帧 。