论文研究-基于自适应K均值聚类的关键帧提取 .pdf

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基于自适应K均值聚类的关键帧提取,李秀环,,视频关键帧通常会反映一个视频的主要内容, 能大大减少视频索引的数据量, 是视频分析和基于内容视频检索的重要基础之一。本文提出��
山国科技论义在线 算法流程描述 该算法的提出源于对常规均值聚类算法的改进。其主要特点可以概括为两点聚 类个数不再仅仅依赖于用户给定的值该算法可以根据视频内容自动调整值,具冇较 好的自适应性,避免因值过大产生冗余关键帧,因值过小漏掉关键信息的情况。考 虑算法的性能,结合了基于镜头边界的关键帧提取算法,仅对具有明显运动的镜头采用聚类 算法,其他镜头釆用基于镜头边芥的关键帧提取算法,提高了算法性能。该算法的流程描述 如下 )根据前一章镜头边界检测的结果,首先把镜头內有明显物体运动和存在渐变的镜 头进行标记,假设被标记的数据对象集合有个数据对象要将其聚为类用互信息 表示对象间的相似度,算法转向第()步执行。没有标记的镜头则转向()步 给定一个较大的值,从集合中选取前个数据对象作为初始聚类中心,形成 集合(),表示第类的聚类中心,相应的初始化聚类集合,表示第类聚类包 含的数据对象; )计算这些聚类中心之间的互信息,当互信息值大于某一阈值时,合并两个聚类 中心,值减; 计算中的数据对象与聚类中心的数据对象之问的互信息,找到互信息值最大的 个,加入对应的聚类,并将其从中删除 求中数据对象的平均互信息值,找到与这个值相差最小的那两个数据对象,将 其中一个作为新的裹类中心,然后转向第()步执行; ()当所有的数据对象都被分到某一类中时,算法终止,最终形成个聚类。这个聚 类的中心即为此镜头的关键帧。 ()将镜头的尾帧设为关键帧。 实验结果分析 为了验证该算法,选择两段视频序列进行实验。 视频为—段风景视频序列,视频内容变化缓慢,总共帧,包含个镜头,其中只 有个渐变镜头,该镋头需要采用聚类方法提取关键帧,其他个镜头内容都相对静止,我 们选择采用基于镜头边界的方法,选取镜头尾帧作为关键帧 由于一个镜头包含的帧数比较少,聚类的结果不是很明显,所以我们对整个视频序列进 行聚类来展示聚类的效果。该实验中,初始聚类值设定为,在对聚类中心进行优化时 的阈值设定为,绎过多次优化聚类中心之后,最终产生了个聚类中心。图显示了 此段风景视频序列的聚类结果,从左到右其聚类中心为 其中 和冋属于一个镜头,该镜头存在相机拉操作,使得视频帧图像由近及远,因而产生了 个关键帧,如图所示。图显示了利用传统方法提取的这个镜头的关键帧 山国醮技论文在线 图风景视频序列的聚类结果 图利用本文方法提取的视频中镜头的关键帧 图利用传统方法提取的视频中镜头的关键帧 表显示了本文方法和传统 算法的比较结果。传统的 方法由于对聚 类中心没有优化,随枳选取视频帧作为聚类中心,因此在第一个镜以中产生的几个关键唢 都比较相似,产生较多的冗余帧。第二个镜头的关键帧未提取出来 视频是一段足球比赛视频序列,共帧,包含个镜头。每个镜头内容都包含快 速运动的场景,所以此段视频序列的每个镜头都采用聚类的方法进行关键帧提取。图显小 了这段运动祝频序列的聚类结果。共提取个关键帧,分别为 如图,镋头内物体剧烈运动引起帧间相似性很小,从而产生多个关键帧。 图镜头内部分剧烈物体运动情况 山国醮技论文在线 图运动视频序列聚类结果 表自适应值聚类算法和传统 算法对风景视频提取关键帧的结果比较 提取算法 关键帧 镜头() 本文方法 无 镜头( 本文方法 镜头 本文方法 镜头 木文方法 表自适应值聚类算法和传统算法对运动视颊提取关键帧的结果比较 提取算法 关健帧 镜头 木文方法 镜头( 本文方法 从实验结果可以看岀,该算法可以根据视频内容的变化剧烈程度,自动的对镜头中的视 频帧进行聚类。当视频内容变化缓慢时,视频帧的聚类程度更紧密,这说明这些帧之间变化 相对比较小,只需要一个提取少量关键帧就可以有效的代表镜头内容;反之视频内容变化剧 烈时,视频帧之间的变化相对人一些,这就需要提取较多的关键帧才能有效代表镜头内容。 关键帧提取数日的多少与镜头的长度无关,只取决于镜头内容变化的剧烈程度 实验证明,该方法能有效根据视频内容调整关键帧选取的数目,与传统的 算法 相比,值只有自适应性,能够用较少的关键帧代表更多的视频内容,而且有效减少了对视 山国科技论义在线 频内容变化缓慢的视频序列关键帧提取的吋间。 结束语 本章主要介绍了一种基于聚类的关键帧提取算法,针对常规均值聚类方法实现关键 帧提取过程中存在的不足进行了相应的改进对聚类中心进行不断优化,使值能够根据 视频内容自动调整大小,增加了值的自适应性最终使提取的关键帧更好的措述视频內 容。本算法还考虑了形成关键帧的特性,将基于镜头边界的关键帧提取方法结合进来,有效 减少了对镜头内容变化缓慢的视频关键帧提取的时间。实验结果表明本算法提取的关键帧 可以有效地概括视频的内容并∏提高了时间性能。 参考文献 高新波模糊聚类分析及其应用西安电子科技人学出版社 陈燕,陈福生基于内容的视频检索技术计算机应用硏究 朱明数据挖掘中国科学技术大学出版社

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