【摘 要】
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多媒体、网络以及计算机等相关技术的迅猛发展,使得海量的视频数据出现在人们的同常生活中,而随之出现的问题是如何从这巨大的视频数据中获取人们所需要的部分。关键帧提取是
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多媒体、网络以及计算机等相关技术的迅猛发展,使得海量的视频数据出现在人们的同常生活中,而随之出现的问题是如何从这巨大的视频数据中获取人们所需要的部分。关键帧提取是视频总结的一种基本形式,是指将视频中的主要内容川少数的帧图像进行表征。关键帧提取对于基于内容的视频检索、视频导览都具有重要的意义。 本文的工作主要包含两点: (1)对当前的关键帧提取技术进行了系统的总结和比较,分别从算法所采用的特征、算法的思路及评价准则三个方面进行了分析。 (2)提出了一种基于高阶奇异值分解的关键帧提取方法。传统的关键帧提取方法由于技术工具的限制,必须将视频序列转化为特征向量的形式进行处理,这样不仪会破坏数据的内在结构,而且容易造成维数灾难。 本文采用张量的高阶奇异值分解方法,能够在保持图像序列空间结构信息的情况下直接分析其中的内容特征,从而提取的关键帧能够有效地表征原始的图像序列。
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