基于对象的视频摘要技术
基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计

基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计摘要:基于功能分布的传统变电站视频监控系统,可在视频采集终端和客户等多个硬件主机的作用下实现远程控制节点的统一管理。
但是,对于连续视频图像来说,识别系统信息的准确性相对较低,执行监控指令花费的时间太长,使得对变电站主控节点进行持续监控和管理变得困难。
为了解决上述问题,本文介绍了图像识别技术,设计了一种新型变电站视频监控系统。
通过支持外围监视主机等硬件设备,它完成了视频图像的灰度处理,从而大大减少了传输监视指令所需的运行时间。
本文主要分析了基于图像识别技术的变电站视频监控系统设计。
关键词:图像识别技术;C/S体系;ActiveX 控件;周界主机;图像灰度化;数据库表引言图像识别是一种新型实用应用软件,可按计算机设备分析、处理和理解图像数据。
它通常是一种与深层学习算法相关的基本表达式形式,可以同时处理多个不同的应用程序对象或目标。
在变电站基础设施施工现场,图像识别技术可用于视频数据的初步处理,通常需要进行图像采集、图像预处理和特征提取等多种处理过程。
在变电站监控视频中,要识别的图像只能保持分散分布,这需要多个整体规划过程来聚合信息参数。
1、系统软件设计在相关设备的支持下,根据监控图像分类、视频图像灰度处理和数据库表的建立过程,构建了系统的软件运行环境,并设计了基于侦察技术的变电站视频监控系统。
1.1监控图像分类监控图像分类是变电站视频监控系统设计中的必要处理环节。
它可以确定图像数据设置的应用范围,同时根据既定的识别原则,在每个区域中输入图像节点,然后计算与持续监视的视频对象相关的处理权重,从而提高图像块中所有像素的平均透明度,并实现以下目标通常,处理后的视频图像数据具有更强的完整表达能力,可以直接描述该区域中节点组织的平均传输概率,因此主监视主机可以直接选择具有近似重算结果的视频图像节点。
1.2存储数据库表数据库表可以存储与变电站视频监控系统相关的图像信息设置,在主存储主机的操作下,灰度视频图像可以再次转换为彩色表达式,从而大大提高最终生成的视频图像的输出连续性。
基于OPENCV的视频播放器设计

摘要本文旨在通过VC++6.0开发平台开发一个基于OpenCV的视频播放器。
OpenCV是计算机视觉库,基于OpenCV的视频播放器可以更简单的实现AVI视频的播放。
首先,本文简单介绍了VC++6.0软件开发平台,OpenCV计算机视觉库的特点和应用领域,计算机视频技术的发展,以及各种视频格式的分类等;其次选择在微软的Microsoft Visual Studio 6.0开发平台上使用C++语言进行开发,编写出基于OpenCV的功能简单实用方便的视频播放器。
主要包括以下几个方面:开发本软件所使用的开发平台与技术;功能模块;功能设计;功能实现等。
关键词:Microsoft Visual Studio 6.0;OpenCV;C++;视频播放器;AVI格式AbstractThis paper aims to develop a VC + + 6.0 development platform based on the video player OpenCV, OpenCV is based on computer vision, the video player can OpenCV more simple realization video playback. AVI.Firstly, the paper simply introduces vc + + 6.0 software development platform under OpenCV, computer vision, the characteristics and application fields of the library, computer video technology development, as well as various video format of classification, Second choice at Microsoft Microsoft Visual Studio 6.0 development platform using c + + language development, and write a simple and practical OpenCV based on the function of video player convenience. Mainly includes the following aspects: the development of the software development platform and technology of use, Function module, Functional design, Functions, etc.Keywords: Microsoft Visual Studio 6.0; OpenCV; C++;Video Player; AVI format目录1 绪论 (1)1.1概述 (1)1.2OPENCV简介 (2)1.2.1 OpenCV (2)1.2.2 OpenCV的应用领域 (3)1.2.3 计算机视觉 (4)1.3论文主要研究内容及研究意义 (6)1.4论文组织结构 (6)2 视频技术概述 (7)2.1多媒体技术 (7)2.2视频格式及视频流播放回放 (13)2.2.1 视频格式分类 (13)2.2.2视频流播放与回放 (17)3 OPENCV库使用 (18)3.1在VC下安装O PEN CV (18)4 VC开发环境 (22)4.1VC++的组件工具 (22)4.1.1编译器工具 (23)4.1.2VC++库 (23)4.1.3VC++开发环境 (24)5 视频播放器的设计与实现 (25)5.1模块划分 (25)5.1.1播放器功能模块图 (25)5.2详细设计 (26)5.2.1 主界面的实现 (26)5.2.2 文件控制的实现 (28)5.2.3 播放控制的实现 (30)5.2.4 进度控制的实现 (34)5.2.5 系统声明 (34)6 程序运行结果及分析 (35)6.1运行结果测试 (35)6.2结果分析 (37)结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)附录A 英文原文 (41)附录B 汉语翻译 (47)附录C 程序源代码 (52)1 绪论1.1 概述C++语言是一种优秀的面向对象程序设计语言,它在C语言的基础上发展而来,但它比C语言更容易为人们学习和掌握。
基于概率模型运动检测技术的视频对象分割技术研究

A r 06 p. 0 2 V1 3 N . o 2 o2 .
文章编 号 :07—1 8 ( 06 0 0 6 0 10 3 5 2 0 )2— 07— 3
基于概率模型运动检测技术的视频对象分割技术研究
张丽丽 孙 琦
( 沈阳航空工业学院电子工程系 , 宁 沈 阳 103 ) . 1 I 04 1
机场
收稿 日 : 0 — 1 2 期 2 5 1 —4 0
作 者简介 : 张丽丽(99 )女 , 艺 17 一 , 黑』江讷河人 , 助教
性, 一方面它提高了算法的鲁棒性 , 另一方面它又 降低 了算法的空间分辨率。在本文中, 我们 主要
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点 s存在一标记场, c力={ , , } f 如 。 A, ( = :
无关 , 所以方差 。 于 2倍 的摄相机噪声。 等 s ,2A, , ls , S ) 和一事先 观察 场 D ={。d , 可以通过摄像机的参数事先获得。 d ,2A, d} 。这样图像分割的问题可以归结为在事先观察 同样 , 。 日 表示第 | j } 个位置像素在连续两 帧中 场和其它一系列约束条件下得到标记场的问题。 发生了变化 , W ≠l 不妨假设在 此假设 下 d 即 ‘ , 。 对于本 文 的视 频对 象 应 用 的运 动掩 码 检 也服从零均值高斯分布 : 测 , j 目的就 是 将 图像 分 割 为两 个部 分 : E
( 3 )
为使检测结果不受随机因素的影响而具有更
强, 常用的判决不应仅仅根据 当前像素一个值 , 而 是根据以当前像素 | j } 为中心 的检测窗 口 来决 定。通过窗口内像素的关联计算从而增加判决的 鲁棒性。但是这种基 于“ 宏块 ” 的方法具 有两面
1 基于最大后验概率 的马尔可夫随
从视频到语义:基于知识图谱的 视频语义分析技术

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590Published Online August 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.98178From Video to Semantic: VideoSemantic Analysis TechnologyBased on Knowledge GraphLiqiong Deng*, Jixiang Wu, Li ZhangAir Force Communication NCO Academy, Dalian LiaoningReceived: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019AbstractVideo understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic.KeywordsKnowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis从视频到语义:基于知识图谱的视频语义分析技术邓莉琼*,吴吉祥,张丽空军通信士官学校,辽宁大连收稿日期:2019年8月6日;录用日期:2019年8月19日;发布日期:2019年8月26日*通讯作者。
基于图像比对的视频检索算法的研究与实现

基于图像比对的视频检索算法的研究与实现陈思;方振【摘要】图像检索技术根据需求主要分成两类,传统的利用文字方式进行查询,另一种是基于图片信息进行查找.其中基于文本方式就类似于在搜索引擎中输入关键字,之后进行标签信息的搜索,进而检索出所需要的图像;而基于内容的检索方式便是通过对象内部数据进行分析,通过一些特殊算法,分析图像的数据进行检索,在准确检索的同时节约了时间.而本文就针对基于内容的检索方式进行了讨论与研究.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2019(000)012【总页数】3页(P49-50,96)【关键词】视频检索;图像比对;特征提取【作者】陈思;方振【作者单位】沈阳城市学院,辽宁沈阳,110112;沈阳城市学院,辽宁沈阳,110112【正文语种】中文1 视频检索算法概述通过图片可以看出,该算法主要实现视频的预处理,然后进行特征的相似性比较,最后访问数据库得到用户所要的返回结果。
从对视频信息处理流程的角度,视频信息检索主要分成三个部分:视频的预处理、镜头处理和关键帧提取。
下面首先介绍一些主流的视频检索算法。
1.1 KSH算法KSH算法是一种基于监督学习和核的Hash算法。
利用kernel主要是为了解决线性不可分问题,监督学习则是为了学习到更有区分度的hash值,使得我们可以直接使用hash后的value作为特征,大大降低特征维数。
(1)hash函数的生成上式中,k代表核函数即高斯径向基kernel,得到f(x)后,哈希函数h(x)=sgn(f(x))。
上式中参数主要是a(b可以化解掉),也是监督学习的目标。
注意,上式只生成了一个bit的hash value,若生成r bit特征,那么就需要训练r次,生成r组a参数。
(2)目标函数在训练中,为了方便数学表达式的计算,一般采用了code inner products的方式来计算汉明距离。
(3)优化算法由于不同bit hash函数是相互独立的,且总得代价函数值是有每一bit代价函数值相加得来的,因此如果我们使每一bit的代价函数取得最小值,那么就可以得到总得最优解;论文中采用贪婪算法,逐位采用梯度下降求解最优解。
基于内容检索的视频分割技术的研究

基 于 内容检 索的视频分 割技术 的研究
吴 四清 , 国平 , 张 葛 镜
( 中师 范大学 电信系 , 华 湖北 武汉 4 0 7 ) 3 0 9
摘 要 : 频 分割 就是从 视 频序 列 中分割 出在 语 义上 有 意义 的对 象。 视 目前 , 频 分割 已从基 于 视
镜 头的分 割发 展 到 了基 于 内容 的视 频 对 象分割 。 文章 介 绍 了基 于 内容 的 时域 及 空域视 频分
维普资讯 第1 4卷 Nhomakorabea第 5期
电脑 与信 息 技 术
C0M P UTER AND I NFORMATI ON TECHNOL OGY
V0 .4 11 N O5 . o C.20 6 t 0
20 0 6年 1 0月
文 章编 号 :0 5 1 2 ( 0 6 0 — 0 9 0 10 — 2 8 20 )5 0 1 — 3
异 的视 频对象 分割 算法 。
tea) r v 日渐 成 为多媒体 数据 库查 询 和检索 的发展 i1 趋势 , 它根据 媒 体 对象 的语 义 、 征 等进 行检 索 , 特
其 中基 于 内容 的视 频检 索 C V ( o t tB sd B R C ne — ae n V do R tea) 目前 C R研 究 的热点 。 ie e i 1 是 rv B 视频检
1 基 于对 象 的视 频 分 割
11 基 于变化检 测 的分 割 . 基 于变化 的分 割技 术检 测决策空 间 中的不 连 续 位置 ,包括 空域 检测 变化方 法和 时域检 测变化 方 法 。空域变 化检 测分 割技术 检测灰 度级 、 颜色 、
索要 求在 大量 的视频 数据 中找 到所需 要 的视 频 片 断, 由于视 频 内容 多 、 杂 , 图像 的检 索方 法 有 复 与 很 大的差 异 , 因此对 视频 的检索 十分 困难 。 视频 是
基于领域本体的新闻视频检索
基于领域本体的新闻视频检索老松杨;白亮;胡艳丽;陈剑赟【期刊名称】《小型微型计算机系统》【年(卷),期】2007(28)8【摘要】新闻视频作为视频数据中有代表性的一种媒体,受到人们的广泛关注,对新闻视频的检索要求也越来越高.传统的新闻视频检索大多是非语义层面的,采用的是基于关键词的检索方法,难于获得令人满意的查准率和查全率.本文提出一种基于领域本体的新闻视频检索框架,定义了新闻视频检索中的新闻视频对象,使用语义表达能力强的领域本体来指导视频语义对象的标注,并针对 "一词多义"问题提出了"概念域-概念"两阶段概念消歧算法;针对自然语言检索问题,使用领域本体进行查询优化和查询扩展,并提出了查询语句自动生成方法.实验表明,基于领域本体的新闻视频检索方法可以有效的提高检索性能.【总页数】7页(P1470-1476)【作者】老松杨;白亮;胡艳丽;陈剑赟【作者单位】国防科学技术大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;北京图像研究所,北京,100053【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于术语部件的领域本体自动构建方法研究——以教育技术学领域本体构建为例[J], 魏顺平2.一种基于本体的视频检索技术研究 [J], 梁俊杰;熊亚军;余敦辉3.一种基于本体的视频检索方法 [J], 梁俊杰;熊亚军;余敦辉4.基于领域本体的股票资讯新闻自动语义标注技术 [J], 吴一凡; 薛醒思; 柯学; 詹先银; 刘伟; 张清端; 何子皓; 吴秉恒5.基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法 [J], 赵俊生;王鑫宇;尹玉洁;张林因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种基于帧内图像分区的视频对象自动分割算法
一
种基 于帧 内图像分 区的视 频对 象 自动分割 算法
杨 文 明 , 廖庆 敏 , 刘 济林
( .清 华 大 学 深 圳 研 究 生 院 清 华 一 理 大 生 物 识 别 联合 实验 室 ,广 东 深 圳 5 5 1 10 5 8
2 .浙 江 大 学 信 息 与通 信 工 程 研 究 所 , 浙江 杭 州 3 0 2 ) 10 7
维普资讯
第 1 3卷 第 3期
电路 与 系 统 学报
J OUR NAL OF CI RCUI TS AND YS EM S S T
VoI1 N O 3 .3 . J e, 2 8 un 00
文 章 编 号 : 1 0 ・ 2 9(0 8 0 - 1 -5 0 7 0 4 2 0 ) 3 0 l 1 0
差 也 服 从 高 斯 分 布 ,则 相邻 两 帧 图像 的 噪 声之 差 仍 然 服 从 高 斯 分 布 , 这 样 图 像 中 静 止背 景 区域 的帧 差 将 服 从 高 斯 分 布 ,相 反 ,运 动 区域 的帧 差 可 以看 作 与 运 动 特 性 相 关 的 非 高斯 信 号 ,这 样 运 动 区 域 的 检 测 就 可 以通 过 高 斯 检 验 模 型 来 完 成 J 。高 斯 检 验 模 型 可 以实 现 从 高 斯 信 号 中 提 取 非 高斯 信 号 的 功 能 , 对 运 动 区 域 的 检 测 就 是采 用 高 阶统 计 的方 法 判 断 某 区 域 帧 差 是 否服 从 高斯 分 布 来 确 定 该 区 域 是 否 处于
中图 分类号 :T 3 1 P 9. 4
文献标 识码 。A
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
引 言
目前 ,视 频对 象 自动 分 割 方 式 可 以 自动 地 从 视 频 序 列 中提取 运 动对 象 , 无 需人 工 辅 助 ,能 够 达 到
一种新的基于视频技术的车速检测方案
( l g f noma o ce c n n ie r g C nrl o t iesy Ch n s a 1 0 5Chn Col eo f r t nS in ea dE gn ei , e t uhUnv ri , a g h 0 7 ia) e I i n aS t 4
高。 关 键 词 : 字 图像 处理 ; 速 检 测 ; 数 车 车粹 行 定 位 ; 数学 形 态 学 中 图分类 号 : 4 3 7 U 6 . 文献 标 识码 : B 文 章 编 号 :0 3 2 1 0 00 06 0 10 74 ( 1 )3 0 3 4 2
A w t o f r fcSp e a u e n a e nVie Ne Meh do a i T e d Me s r me t s d o d o B
Ab t a t s r c :Vi e — a e a c fo p r me e sd t c i n s se h ss v r la p r n d a t g ss c s e sl n t l d a d l we d o b s d t f w a a t r e e to y t m a e e a p a e ta v n a e u h a a i i sa l n o r ri l y e c ss Asa mp ra ts b y t m fr a —i r fi n br a i n c l c i n s se t e p p r o t . n i o t n u s se o e lt me t a fc i t m t o l to y t m, a e m a e h u n n p e o e h k st e r n i g s e d
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式 ,也就 是通 过一 系列 的关键 帧 组成 相应 的语 义单 元 ,概括 表 示镜 头 中 的 内容 l,并提 供 快速 检 索 。 引 在早 期关 键帧提 取 的基础 上 ,现 今基 于关 键帧 的视 频摘 要主 要 向着 根 据高 层语 义特 征对 视频 提取 视频
可 以将这 些 被忽 略 的对 象包 含 到视频 摘 要 中,形 成 最 终 的视频 摘要 。也 可 以使最 终 的视频 摘要 中只 包
含操 作员注 意 到的对象 。 25多视频摘 要 .
Байду номын сангаас
出来 的运 动 目标 都是定 向运动的 ,这样各个被检测 出 来 的 目标在该 2 空间中就是基 本平行 的。每两个运 D 动 目标 中间都会 有一些空 白,我们可 以选取适 当的算 法 ,将 中间的空 白最大程度的去掉 ,这样就相 当于减
又有 明显 的 区别 :前者 只重 点考 虑视 频 的关键 帧 ; 而后 者在 对视 频 中对象 的检 测 、分割 的基 础上 ,选 取合适 的算法 ,最大 限度 的减少 时 间. 间冗 余 ,从 空 而方 便 了对视 频 的分析 、检 索 以及索 引等 ,同时也 节省 了大 量 的存储 空 间 。表 现 出了对 象 随时 间的动 态变 化过 程 ,因此 其表现 的内容 比基 于关 键帧 的视 频摘要 要丰 富的多 。
频检索和 分析时 ,如大海捞针 一般 费时费力 ,且大量 视 频的存 储也是一个重要 问题 。如果能够把 视频 内容 进行浓缩 ,提取 出其 中最主要的部分 ,用一 个简短 的 片 断的视 频摘要来表示 出主要 内容,可有 效提高检 索 和分析 的效率 。所 以视频摘要的研 究近年来 已经引起
21 0 2年 第 2 卷 第 l期 1
ht: wcS .r. t/ p/ ww . — ogc —a n
计 算 机 系 统 应 用
经过 多年 的发展 ,关键帧 的提取方法也在不断的 改进 中, 文献【.0中介绍 了近年来 出现 的较为成熟的 3 1】
如 图中所示 ,输入 图像 中首先 出现 一个 行人行走 的片段 ,经过一段没有运动对象 的空 闲时问后,出现
Ke o d :ie n oi ; ie o s ; e a ;bet yw r svd o mo i r g vdos pi kyf meojc t n n y s r
当今社会 , 随着人们对安全 性能要求 的不断提高 , 视 频监控 越来越广泛 的应用于军事、商业、教育等领
域 。 由此 便产生 了大量 的监控视频,在对 它们进行视
Obet ae d oS n piT c n lg jc- sdVie y o s eh oo y B s
LI Ca- n CAO i n Ro g LIHo g Ya U i Yu , Ja - n , n - n
( co l fnomminadEetcl n ier g S ad n a zuU i ri ,ia 5 1 1C i ) Sh o lfr o n lc i gnei , hn ogJ nh nv s yJ n 0 0 , hn o raE n i e t n 2 a (h n d n rvni aoa r fnel et ulig eh oo yJ a 5 1 1C i ) S ag o gPo icaL b r oyo It i n i n s cn lg,i n20 0, hn l t lg B d T n a
摘
要 :视频摘 要技术是当前多媒体 领域研 究的热点之一 。视频摘要生成方法归 结为两 类:基于关键帧 的视频
摘要和基于对象 的视频摘要:对基于关键帧 的视频摘要方法做 了简要 的介绍 ,并重 点总结了历年来 出现 的基 丁 对象的视 频摘要的生成 方法 。最后对视频摘要技术的发展做 出了总结和展望 。 关键词:视频监控;视 频摘要 ;关键帧;对象
可 以看 作一段“ 管带” ,将对 象分割提取并建好 背景模
型后 ,将 我们提 取的“ 管带” 以最优的排列整合到 由背
景 图像组成 的 3 空间. D 时间描述 中,将“ 管带” 的重要 度计算 出来,按其重要度 由高到低选取 ,改变选 取的
“ 管带” 量就 可 以按照用户 的要求来形成不 同长度 的 数 视频摘要 。 2 基于用户关注空 间与注意力分析 的视频摘要 . 4 基于 用户 关注 空间与注 意力 分析 的视 频摘 要【】 的 主要 思想 是利用 视觉 定位 的方法 来 选取 操作 员感
图 1 动态视频摘要形成过程
较远 的对 象就 可 以看做是被 操 作 员忽 略 的对 象 ,既
Seilsu pc se专论 ・ aI 综述 2 5 0
计 算 机 系 统 应 用
ht:w t / ww. s . g n p/ c —o . —a r c
21 0 2年 第 2 卷 第 1期 1
计 算 机 系 统 应 用
ht:w . S . g n t / wwC - o . p/ —a r c
2 1 年 第 2 卷 第 l期 02 l
基于对象的视频摘要技术①
刘彩云 ,曹建荣 ,李洪艳
( 山东建筑大学 信息与电气工程学院 ,济南 2 0 O ) 5 l 1 ( 山东省智能建筑技术实验室,济 南 2 0 0 1 5 1l
meh d o e vd o s no i sp icpal e c ie . a t t ed v l p n e d a d t ea p iai n p rp ci eo t o ft ie y pssi rn i l d s rb d Atls, h e eo me t n n p lc to e s e tv f h y r t h vie u d os mma ia in a d s n p i ep e e t d r z t n y o ssa r s n e . o r
国内外 的广泛关注 。 例如美 国 MI T实验室 、明尼苏达
l 基于关键帧 的视频摘要
基 于 关 键 帧 的 视 频 摘 要 多 为静 态 视 频 摘 要 模
大 学、德国 Ma n e 大学,国内的亚洲微软研究院 、 nhi m
清华大学 、国防科技大学等都进行 了此领域 的研究川。 视频摘 要技术发展到今天 主要有 两种模 式:基于
Ab ta t sr c :Th ie u e vd o s mm a iai n tc n l g s o e o h o p t n t efe d o rz to e h o o y i n ft eh ts o si h l fmul me i e e r h Thi a e i t i d ar s a c . sp p r
摘要 的方 向发展 。
同之 处就 是都可 以大大缩短监控视频 的长度 ,大大方 便用户对监控视频 的观看 、分析以及检索等 。而二者
① 收稿时间: 1-50; 2 10—4收到修改稿时1 0 1 61 0 " 1— -8 @2 0
2 4 专 论 ・ 述 S ei se 0 综 p c ls aI u
序关系可能会 发生变化 。 22基于相似活动聚类的视频摘要 . 基于相似活动聚类 的视频摘 要【J l是一种 新的产 生 6 简短连惯视频摘要 的方法 ,在视频摘要 中,如果 同一 画面 中播放 的活动是类似的,这样将能更有条理 的表 现 出视频 内容 ,所 以该方法的中心思想是先将类似 的
b sdo ie e a dv e n pib sdo ie betVd osm r ao r f t d cdadte ae nvdokyf mea i os o s ae nvdoojc. i mai t nibi yi r u e r n d y s e u z i s e no l n h
p e e t h e e a in meh d o i e u r s n st e g n rto t o fv d o s mma i ain a d i c n b i i e n o t ls e :v d o s mma ia i n rz o n t a e d v d d it wo ca s s i e u t rz to
态视频摘要 的生成法 。 目前 国内外视 频摘要算法的研 究主要是基于关键帧进行 的。
法可 以形成一段 比较紧凑 的视频摘要 。
该方法得到的视频摘要有两个特点:1 ( )该方法 得
到 的摘要本身仍为一段视频 , 表现镜头中的动态变化 。
()最大限度 的减少 了时间. 间冗余 ,但活动 间的时 2 空
一
关键帧提取方法 。 文献[1提出了一种基 于关键帧聚类 1]
表示 的视频摘要 方法 , 文献【2提 出了一种草图形式的 1]
只 飞行 的鸟,行人和 飞鸟在视频 中出现 在不同的时 间,但通过将行人和鸟在 同一段视频 中同时播放 的方
视频摘要 。 文献[ 1 1  ̄提 出了基于关键帧 的一种新的动 3
该方法用将类 似活动聚类 且只同时播放类似活动 的方法来达到提高浏览效率的 目的 。该方法有三大特 点:1 ()类似 的活动 比较有效地集 结在一起 以形成简短
的视频摘 要; 2 ()所得 的视频摘要条理非常清晰, 大大
提 高浏览效率,还使得多重 的类似活 动便于查看到 ; ()非正常 的活动更容易被检测到 。 3
虽然关键帧提取算法很 多并得到了很大的改进 , 但仍存在 明显的缺 陷:帧选取 依赖 于阈值 的选择 ;计 算量太大 ,不可能做到实 时处 理;仅有颜色特 征不 能 很好地表达视频的语义信息【 。近来,基于对象 的视 l 钔 频摘要技术的兴起和迅速发展使得视 频摘要 技术有 了.
新的突破和发展 。
23基于 3 . D空 间. 间描述中的“ 时 管带” 排列视频摘要 3 空间. 间描述 中的“ D 时 管带” 排列视频摘 "主 】 要用 于视 频中感 兴趣对象是运动对象 的情况 。该方法 的主题思想是将视频转化到一个 3 的空间. 间描述 D 时 中,那些 运动的对象是 我们感兴趣 的,每 一个对 象都