語義相關內容挖掘的視頻摘要生成算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術的發(fā)展和視頻數(shù)據庫的普及，如何自動地建立索引結構進行視頻流的分析和管理，從而在海量的視頻數(shù)據中查找用戶感興趣的內容，已成為研究人員關注的熱點.基于內容的視頻摘要技術作為基于內容視頻檢索技術的一個重要的組成部分，近年來受到了人們的普遍關注。 論文主要完成了如下工作： 第一章介紹視頻摘要的概念、分類以及建立視頻摘要的意義。 第二章對國內外基于關鍵幀的視頻摘要生成領域的研究進展進行了綜述，給出了視頻的層狀

2、結構“圖像幀—鏡頭—場景—視頻”，對視頻片斷的分割方法，關鍵幀的選取原則和方法，以及視頻摘要的生成與表現(xiàn)形式進行了詳盡的闡述。 第三章闡述視頻數(shù)據的預處理與關聯(lián)挖掘技術，詳細介紹了鏡頭邊界檢測、支持向量聚類、新聞條目切分的過程。接下來，通過對現(xiàn)有的視頻關聯(lián)挖掘技術在視頻摘要生成中的應用缺陷的分析，得出結論：這些方法忽略了視頻幀在語義上的關聯(lián)特性。要挖掘既能快速定位主要故事內容，又能表達各個場景獨特的內容這樣的信息，是改進視頻摘要

3、生成面臨的巨大挑戰(zhàn)。 第四章是本論文的核心，重點針對新聞視頻，提出了一種基于向量空間模型挖掘主題關鍵幀的視頻摘要生成方法：首先對新聞視頻進行預處理，將視頻轉化為向量形式的數(shù)據集。然后采用主題關鍵幀提取算法對視頻聚類內容進行挖掘，保留蘊涵場景獨特信息的關鍵幀，去除視頻中冗余內容部分，這些主題關鍵幀按原有的時間順序排列即生成了視頻的摘要。最后，系統(tǒng)進行測試，實驗結果表明，使用本論文視頻摘要算法生成的新聞視頻具有良好的壓縮率和內容涵蓋