基于內(nèi)容的視頻檢索中鏡頭分割與關(guān)鍵幀提取研究.pdf

1、基于內(nèi)容的視頻檢索是近幾年來(lái)多媒體研究的重要領(lǐng)域，而這一領(lǐng)域的核心技術(shù)是鏡頭邊界檢測(cè)和關(guān)鍵幀提取。它融合了圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)和人工智能等多個(gè)高新技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)多媒體數(shù)據(jù)的表達(dá)、組織、管理和存儲(chǔ)有著重要的實(shí)際意義。
　　本文主要介紹了基于內(nèi)容的視頻檢索中鏡頭邊界檢測(cè)與關(guān)鍵幀提取的基本理論和關(guān)鍵技術(shù)。重點(diǎn)研究了基于聚類的關(guān)鍵幀提取技術(shù)。
　　在鏡頭邊界檢測(cè)方面，首先對(duì)現(xiàn)有的鏡頭邊界檢測(cè)算法進(jìn)行了闡述和總結(jié)，分析了各種常用

2、方法的優(yōu)缺點(diǎn)。然后本文采用了一種基于雙閾值的鏡頭邊界檢測(cè)算法。該算法充分考慮了鏡頭變換的特點(diǎn)和現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點(diǎn)，分別對(duì)突變和漸變?cè)O(shè)定了不同的閾值，能夠有效地檢測(cè)突變和漸變鏡頭，并可以降低運(yùn)動(dòng)和噪聲的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法簡(jiǎn)單有效，容易實(shí)現(xiàn)。
　　在關(guān)鍵幀提取方面，詳細(xì)研究了基于無(wú)監(jiān)督聚類的關(guān)鍵幀提取算法。無(wú)監(jiān)督聚類相比其他聚類而言（如K-均值聚類），其優(yōu)點(diǎn)是不需要提前設(shè)定聚類中心和聚類數(shù)目，但缺陷是聚類算法中閾值需手動(dòng)設(shè)定。針