視頻關(guān)鍵幀及運(yùn)動(dòng)對(duì)象提取方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、由于動(dòng)畫素材庫(kù)所涉及的素材主要是多媒體數(shù)據(jù)資源，包括圖像、音頻、視頻、模型和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)等，具有非結(jié)構(gòu)化、表現(xiàn)力強(qiáng)、蘊(yùn)含信息量大、形象生動(dòng)等特性，傳統(tǒng)的以文本描述為特征的信息檢索方式因其描述能力局限性、主觀性強(qiáng)、注解工作量大等缺陷，已無(wú)法滿足動(dòng)畫素材庫(kù)多媒體信息檢索的需求，因而本文主要圍繞視頻素材檢索的關(guān)鍵技術(shù)開展了以下幾個(gè)方面的研究工作。
　　 論文分析了基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與存在的主要問(wèn)題，洋細(xì)介紹了視頻的內(nèi)容的層次結(jié)

2、構(gòu)與特征，利用互信息量改進(jìn)模糊聚類算法存關(guān)鍵幀提取應(yīng)用中的穩(wěn)定性，根據(jù)相鄰幀之間的信息熵，引入了密度函數(shù)法確定初始聚類中心，基于平均熵值計(jì)算得到聚類數(shù)目，實(shí)現(xiàn)模糊聚類的無(wú)外部參數(shù)化分析，既有效的保持原始視頻圖像幀的時(shí)間序列和動(dòng)態(tài)信息，又保證了模糊聚類算法在關(guān)鍵幀提取應(yīng)用中的穩(wěn)定性，所提取的關(guān)鍵幀可以較好的代表鏡頭的內(nèi)容，采用這種方法有利于實(shí)現(xiàn)視頻的分析與檢索。
　　 在分析和研究運(yùn)動(dòng)對(duì)象提取現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上，利用時(shí)空信息聯(lián)合幾何

3、曲線演化方法提高運(yùn)動(dòng)對(duì)象提取的效果。首先充分利用視頻圖像幀的時(shí)序動(dòng)態(tài)信息，采用高階統(tǒng)計(jì)量算法分割出運(yùn)動(dòng)對(duì)象的初始輪廓，然后根據(jù)改進(jìn)的分水嶺算法在空間上對(duì)原始圖像幀進(jìn)行分割，結(jié)合時(shí)空信息得到運(yùn)動(dòng)對(duì)象的二次輪廓，最后針對(duì)二次對(duì)象還存在圖像噪聲等原因，采用水平集算法進(jìn)行幾何曲線演化得到最終的運(yùn)動(dòng)對(duì)象。
　　 構(gòu)建了一個(gè)面向動(dòng)畫視頻素材庫(kù)檢索的原型系統(tǒng)，包括關(guān)鍵幀提取子系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)對(duì)象提取子系統(tǒng)和素材檢索子系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，可以得到