【摘 要】
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数字视频是多媒体技术的一个重要传播途径,被广泛应用于社会的各行各业之中。如何让用户能够快速捕捉到视频的内容,从而决定是否需要继续观看是需要关注的问题。在这样的背景下,视频摘要技术应运产生。视频摘要是一种新的基于内容的视频压缩技术,它能有效地从视频中发现重要信息,消除冗余数据,是对视频内容的概括。近年来视频摘要技术有了很大的发展,但是如何生成高效、准确率高的视频摘要仍然在不断的探索中,本文围绕视频摘
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数字视频是多媒体技术的一个重要传播途径,被广泛应用于社会的各行各业之中。如何让用户能够快速捕捉到视频的内容,从而决定是否需要继续观看是需要关注的问题。在这样的背景下,视频摘要技术应运产生。视频摘要是一种新的基于内容的视频压缩技术,它能有效地从视频中发现重要信息,消除冗余数据,是对视频内容的概括。近年来视频摘要技术有了很大的发展,但是如何生成高效、准确率高的视频摘要仍然在不断的探索中,本文围绕视频摘要生成技术展开研究,主要工作有:（1）提出了基于密度峰值聚类（DPC）的视频摘要生成算法（简称DPC算法）。首先,提取视频帧色调直方图的特征,应用DPC聚类对视频帧的色调直方图特征向量聚类,以聚类的结果为依据进行视频镜头切分。其次在关键帧提取阶段,选取离聚类中心最近的帧作为关键帧,同时用直方图相交法去除关键帧中的相似帧,生成视频摘要。实验表明,该方法得到了较好的视频摘要结果。（2）提出了基于T-DPC的视频摘要生成算法（简称T-DPC算法）。在DPC算法中加入视频帧的时间特性,提出了具有时间特性的密度峰值聚类算法,并将其应用于镜头切分中。在关键帧提取阶段,综合考虑了视频帧的信息熵和与聚类中心的相似程度来提取关键帧,并剔除相似帧。实验结果表明,该方法得到的视频摘要质量均高于对比算法。（3）提出了基于Fast Newman社团检测算法的视频摘要生成算法（简称FN算法）。该算法以视频帧作为网络节点,以帧与帧间的相似度作为连边的权重,构建全连接无向加权网络,利用Fast Newman算法进行社团检测,提取出每个社团中离节点度均值最近的帧作为关键帧。同时采用颜色特征与SURF特征双重去除相似帧,得到了理想的视频摘要。
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