視頻摘要關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著通信技術(shù)、寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字電視的迅速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸性地增長。但是，視頻信息非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式使得視頻瀏覽的效率非常低。如何對這些海量的視頻信息進行組織和管理以達到快速、有效的檢索成為當今人們需要迫切解決的問題。視頻摘要技術(shù)就是在這種情況下誕生的，其目的是為了降低視頻數(shù)據(jù)的處理量從而提高瀏覽效率，這對于各種基于視頻的應用是非常重要的。當前視頻摘要已經(jīng)成為研究的熱點問題。
　　本文首先介紹了視頻摘要技術(shù)的研究背景與國內(nèi)

2、外研究現(xiàn)狀，分析了視頻數(shù)據(jù)的特點與結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上闡述了視頻摘要技術(shù)，對現(xiàn)有視頻分割和關(guān)鍵幀提取算法進行了概述，分析其優(yōu)缺點。
　　在鏡頭分割方面，本文提出了一種基于自適應雙閾值的鏡頭分割算法。通過對比HSV和RGB兩種顏色模型的優(yōu)缺點，建立HSV模型顏色直方圖，并經(jīng)過量化來表示視頻幀的特征，計算幀間相似度。通過幀間相似度與雙閾值的比較，能夠同時檢測突變和漸變。自適應閾值結(jié)合動態(tài)滑動窗口能夠通過計算機的計算得到，能充分適應局部幀

3、變化，在進行視頻分割時取得了較好的效果。
　　在視頻分割的基礎(chǔ)上，通過對聚類技術(shù)的研究，本文提出了一種基于鏡頭的凝聚型層次聚類算法來提取關(guān)鍵幀。首先將幀圖像分塊并賦予不同的系數(shù)值，然后計算幀間相似度，這種分塊的思想考慮到了視頻中各幀所表達的內(nèi)容，能夠更加準確地得到各幀之間的相似性。依據(jù)相似度計算自適應閾值，將視頻分割得到的鏡頭作為初始類，通過閾值與類間距離的比較對鏡頭進行凝聚型層次聚類，這樣就減少了鏡頭之間的冗余。然后從每個類中提