本文關(guān)鍵詞： 視頻摘要 超圖 超圖排序 視頻幀分類 關(guān)鍵幀提取　出處：《電子學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：技術(shù)作為一種快速感知視頻內(nèi)容的方式得到了廣泛的關(guān)注.現(xiàn)有基于圖模型的視頻摘要方法將視頻幀作為頂點,通過邊表示兩個頂點之間的關(guān)系,但并不能很好地捕獲視頻幀之間的復(fù)雜關(guān)系.為了克服該缺點,本文提出了一種基于超圖排序算法的靜態(tài)視頻摘要方法(Hyper-Graph Ranking based Video Summarization,HGRVS).HGRVS方法首先通過構(gòu)建視頻超圖模型,將任意多個有內(nèi)在關(guān)聯(lián)的視頻幀使用一條超邊連接;然后提出一種基于超圖排序的視頻幀分類算法將視頻幀按內(nèi)容分類;最后通過求解提出的一種優(yōu)化函數(shù)來生成靜態(tài)視頻摘要.在Open Video Project和YouTube兩個數(shù)據(jù)集上的大量主觀與客觀實驗驗證了所提HGRVS算法的優(yōu)良性能.
[Abstract]:Current video summarization methods based on graph model take video frames as vertices and represent the relationship between two vertices through edges. But it can not capture the complex relationship between video frames well. In order to overcome this shortcoming. A static video summarization method based on hypergraph sorting algorithm is proposed in this paper (. Hyper-Graph Ranking based Video Summarization. The HGRVS).HGRVS method firstly constructs a video hypergraph model and connects any number of intrinsically related video frames with a hyper-edge. Then a video frame classification algorithm based on hypergraph sorting is proposed. Finally, the static video summary is generated by solving an optimization function. In Open Video. A large number of subjective and objective experiments on Project and YouTube data sets verify the excellent performance of the proposed HGRVS algorithm.
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61472273)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言海量視頻的存在與不斷增長使得如何準確獲取并高效呈現(xiàn)視頻的主要內(nèi)容成為當前研究的熱點與難點.視頻摘要(Video Summarization)技術(shù)是解決此問題的一類有效方法.它以一種簡略的形式將視頻內(nèi)容表示出來,是對目標視頻內(nèi)容的一種總結(jié).本文重點研究基于關(guān)鍵幀的靜態(tài)視頻摘要

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本文編號：1490800