發(fā)布時間：2024-07-06 06:15

　　視頻作為信息的一種載體,普通化程度越來越高,在各個領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛,面對海量視頻數(shù)據(jù),如何快速,準確的查找出需要的視頻資源,是當(dāng)前的研究熱點。在這樣的背景下,視頻摘要技術(shù)應(yīng)運而生,近年來視頻摘要技術(shù)有了巨大的發(fā)展,但是尚未成熟,本文的研究正是針對提高視頻摘要的生成質(zhì)量而展開的,論文主要工作包括以下三個部分。(1)提出了一種結(jié)合變點檢測和K均值聚類的視頻摘要生成方法,由于變點檢測要求數(shù)據(jù)在時間上具有平滑性,而視頻中相鄰幀間的差異不大。因此,可以采用變點檢測進行鏡頭切分。其次,考慮到視頻的時間特性,在變量鏡頭相似性進行鏡頭合并時加入了時間因子,同時去除了因目標快速運動或光陰忽明忽暗而產(chǎn)生的冗余鏡頭。然后,通過3σ準則確定鏡頭中視頻幀的類數(shù),結(jié)合K均值聚類算法,提取每一鏡頭中的關(guān)鍵幀,并剔除其中的單色幀與相似幀。最后,以提取的關(guān)鍵幀形成視頻摘要。在開放視頻庫中用50個視頻對本文方法進行評估。結(jié)果表明,生成的視頻摘要質(zhì)量高于對比算法OV、DT、STIMO和VSLMM 2.(2)提出了一種基于特征融合與貝葉斯在線變點檢測的視頻摘要生成方法,首先,提取視頻幀的HSV量化顏色特征并構(gòu)造一種新的...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1海量視頻數(shù)據(jù)

第1章緒論緒論視頻摘要研究的背景與意義近年來，視頻數(shù)據(jù)以監(jiān)控錄像、新聞、體育、電影、電視劇等多種形式出現(xiàn)在我，在給我們生活帶來便利的同時也擴寬了我們的視野（如圖1-1所示）。與此同也面臨著節(jié)省存儲空間和人力的巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)處理視頻的方法有播放、剪輯、但是這些方法的效率....

圖1-2視頻摘要Fig.1-2VideoSummarization

圖1-2視頻摘要Fig.1-2VideoSummarization術(shù)目前被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲、監(jiān)控、電視傳媒、電影編輯等應(yīng)用于公共場所、道路交通、國家安防、公安等各個領(lǐng)域，能為供非常有效的線索�，F(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的模式仍需要很多的路各個方向的監(jiān)控視頻上傳到監(jiān)控中心，然后....

圖1-3鏡頭邊界分類Fig.1-3ShotBoundaryClassification

多數(shù)方法都是將幀差作為鏡頭切分的一種度量。B于像素差的鏡頭切分方法，通過比較兩幀的對應(yīng)像素以確定多變量與設(shè)置的閾值進行比較，高于閾值則表明檢測到了鏡頭，但是對攝像機運動、變焦和噪聲十分敏感。對此，Adjero頭切分的自適應(yīng)邊緣定向框架，利用多級特征提取方法提取部自適應(yīng)邊緣圖，并通....

圖2-1視頻摘要的分類Fig.2-1ClassificationofVideoSummarization

第2章視頻摘要相關(guān)技術(shù)關(guān)技術(shù)類絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)每天都在以“井噴式”增長景、鏡頭、幀三個級別，其中，視頻幀是視頻數(shù)據(jù)的先后順序進行排列播放即可成為視頻。鏡頭是由一組容上高度相關(guān)。場景則是由一組相鄰的鏡頭組成，這能對視頻空間上的內(nèi)容和時間上的結(jié)構(gòu)進行分析，提段，然后將這些....

本文編號：4002184