視頻摘要自動生成技術研究.pdf

1、近年來，隨著計算機多媒體技術和網(wǎng)絡通信技術的發(fā)展，基于內容的視頻檢索、訪問的應用越來越廣泛。而由于視頻數(shù)據(jù)的內容豐富性、數(shù)據(jù)非結構化性使得視頻瀏覽檢索的效率、方便性均存在較大不足。如何快速、高效地把視頻數(shù)據(jù)中包含關鍵信息的數(shù)據(jù)提取出來，是視頻進行快速檢索、存儲管理、遞送等應用的關鍵技術點。應用基于內容的視頻摘要自動生成技術就可以實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)結構化、視頻數(shù)據(jù)重要信息提取，從而提高視頻的檢索、管理效率，對基于內容的視頻應用具有重要意義。

2、 本文在對現(xiàn)有的視頻結構化、視頻內容分析等技術的基礎上，對基于內容的視頻摘要自動生成技術進行了研究。本文的主要工作和內容如下： 詳細總結了與基于內容的視頻摘要相關的理論、系統(tǒng)的發(fā)展狀況。 結合國內外在視頻結構化分層領域的研究成果，引出了本文基于內容的視頻摘要生成的方法，并闡述了一種層次視頻摘要系統(tǒng)框架。 總結和分析了已有的文獻中的一些鏡頭邊界檢測算法，并對它們的優(yōu)缺點一一進行分析。針對模板匹配法、直方圖法、亮度

3、特征法的特點和不足，利用圖像的時間和空間特征在鏡頭轉換邊界的變化特點，提出了一種改進的基于時間特征和空間特征的鏡頭邊界檢測方法，通過實驗證明了本文算法能夠準確有效地檢測出視頻鏡頭轉換邊界。 為了能夠有效地提取細粒度的視頻摘要，本文在鏡頭邊界檢測的基礎上研究了一種改進的基于空間特征顯著變化的關鍵幀提取方法。在總結K 均值算法應用在視頻鏡頭聚類場合不足的基礎上，提出了一種改進的適用于鏡頭聚類的K 均值聚類算法。最后在分割好的場景中提取