【摘 要】
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当今时代是一个视频数据爆炸的时代,互联网上每天都会产生大量且冗余的视频数据。视频概要——即将视频转化为若干包含其关键信息的视频帧,不仅节省了原视频所占据的存储空间,并且也方便用户了解原视频的内容,是数据检索和机器学习领域中的一个重要的研究方向。现有的解决视频概要的典型算法如行列式点过程（Determinantal Point Process,DPP）能够很好地刻画视频帧的代表性和多样性。但是现有的
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当今时代是一个视频数据爆炸的时代,互联网上每天都会产生大量且冗余的视频数据。视频概要——即将视频转化为若干包含其关键信息的视频帧,不仅节省了原视频所占据的存储空间,并且也方便用户了解原视频的内容,是数据检索和机器学习领域中的一个重要的研究方向。现有的解决视频概要的典型算法如行列式点过程（Determinantal Point Process,DPP）能够很好地刻画视频帧的代表性和多样性。但是现有的基于DPP的算法存在无法固定概要大小或者忽视视频帧之间时序性的缺陷,论文针对已有算法存在的这些缺陷,设计出可以弥补已有算法缺陷的高效算法。论文主要研究工作和创新如下:（1）基于seqDPP模型设计出能够固定概要大小并考虑时序性的k-SDPP模型。针对已有的基于DPP模型算法无法固定概要大小或者忽视视频帧之间时序性的缺陷,本论文首先以考虑时序性的seqDPP模型为基础,采用分组背包模型进一步建模,最后使用分支定界算法固定概要大小。论文理论证明了k-SDPP模型的分支定界算法优于seqDPP,并能解决seqDPP不能固定概要大小的缺陷,大量的实验验证了所提出的算法优于现有的如k-DPP等固定概要大小的算法。（2）提出采用非单调次模最大化技术固定流视频数据概要大小的方法k-seqLS。论文首先将视频概要问题抽象成一个非单调次模最大化问题,然后使用解决该问题的经典算法:局部搜索和贪婪算法,并使用滑动窗口考虑视频帧之间时序性。最后,论文提出一种新的删除策略提高概要的质量并固定了概要大小。理论证明本论文提出的流概要方法k-seqLS具有0.17的最优理论近似保证,实验表明了论文中设计的算法在大概要情形下比已有的算法更具优势。（3）设计了固定视频概要算法的具体系统界面。论文使用Matlab做了一个可视化系统界面,可供用户输入需要进行概要的视频和期望输出的概要大小,并展示了本论文所提出的k-SDPP和k-seqLS方法进行视频概要的过程。
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