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    视频关键帧提取技术

    关键帧是一幅能描述镜头 主要内容的帧。在镜头检测的基础上,针对视频数据中有大量的冗余信息,可以采用提取镜头关键帧的方法来表达镜头的主要内容。得到关键顿以后,就可以使用基于内容的静止图像检索技术对关键帧进行检索,于是视频检索问题就转化为图像检索问题。由此看出,关键帧应该具有代表性,即对前者,应代表主题方面的特征,对后者,则视提取特征的不同而不同。 当前,一般采用保守原则来提取关键帧,即关键帧的提取为"宁错,勿少";同时,在特征不具体的情况下,一般以去掉重复(或冗余)帧为原则。基于这一基本原则,不同的提取算法可以选取不同的原则,建立适合自身情况的判定标准有时针对不同的视频事件,还可以选择不同的判定标准。

    视频关键帧
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    (1)基于镜头边界提取关键帧

    此方法中将 切分得到的镜头中的第一帧图像与最后一帧图像作为镜头的关键帧。这种方法主要应用在一组镜头中,相邻图像帧的特征变化很少,整个镜头中图像帧的特征变化也不大的情况。其优点是方法简单,运算量小;缺点是无法描述运动比较多的镜头,且效果不是很稳定,因为每个镜头的首帧或未顿不一定总是能够反映镜头的主要内容。

    (2)平均值法

    平均值法包括帧平均值法和直方图平均值法两种情况。帧平均值法是取一个镜头中所有帧在某个特殊位置上的像素平均值,将镜头中该位置的像素值等于平均值的顿作为代表帧。直方图平均值法是将镜头中所有帧的统计直方图取平均值,选择与该平均直方图最接近的顿作为代表帧。这两种方法的共同优点是计算比较简单,所选取的关键帧也具有平均代表意义。但因为是从一个镜头中选取一个关键帧,因此 无法描述有多个物体运动的镜头。实际上,每个镜头选取多少个关键帧没有一个严格的定义,这与镜头中包含的内容有很大的关系。理想的选取结果应该是镜头长,变化大时选取的关键帧就多一点,否则少一点,甚至只有一帧。因此从镜头中选取固定数量的关键帧的方法,并非为十分可行的方法。应该用适当的方法,根据镜头的内容,选取几个能够代表镜头意义的帧作为整个镜头的关键帧。

    (3)基于运动分析提取关键帧

    通常, 视频中通过摄像机在一个新的位置上停留或通过人物的某一动作的短暂停留来强调其本身的重要性。本方法通过光流分析来计算镜头中的运动量,在运动量取局部最小值处选取关键帧,它反映了视频数据中的静止状态。这种基于运动的方法可以根据镜头的结构选择相应数目的关键帧。若能先把图像中的运动对象从背景中取出,再计算对象所在位置的光流,可以取得更好的效果。

    (4)基于镜头活动性提取关键帧

    基于镜头活动性提取关键帧的方法首先计算内部帧和参考帧的直方图,然后计算活动性标志。根据活动性的曲线,把局部最小值的帧作为关键帧。



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