1、帧图像属于不同的镜头，较好的方法是将图像分块再求对应块的直方图差异，因为直方图体现了定的图像全局特征，而图像分块能引入定的图像空间分布特征。基于压缩域的方法目前大部分的关键帧提取方法都是基于原始视频流，即解压缩后的视频流。在提取关键帧之前，必须经过大量的解压缩运算，如解码解码逆变换和运动补偿等等。解压以后再进行视频数据的各种分析处理，这样计算量太大，而且效率不高。针对这种情况，有学者提出在压缩域直接提取关键帧，基于压缩域的关键帧提取方法是直接利用压缩视频数据中的些特征来进行分析和处理，所以将大大减低计算的复杂性。和从视频流中通过提取宏块类型信息获得特征向量，然后利用高斯滤波拟制噪声，再使用离散轮廓改良法，简化特征曲线。特性在于降低曲线复杂度，消除圆顶点等。最后，关键帧的位置即为简化后曲线局部最小位置。等则提出种在压缩域使用模糊粗糙集提取关。
2、前面的参考帧之间的图像差别很大，因此编码器在进行编码时绝大多数的运动矢量来自于其后面的参考帧，万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘而极少量来自于前面的参考帧。如果后向运动矢量数目与前向运动矢量数目的比值出现峰值时，该帧可以作为个关键帧。如果检测出图像组中有镜头突变变换，而帧或帧都不是关键帧，那么可以推断出镜头变换发生在帧，帧即为关键帧。对于渐变变换，由于它是个连续的过程，相邻帧之间的变化比较小，没有个明显的峰值，渐变中的任意帧都可作为该镜头的代表。因此，这里将检测出来的渐变的首帧作为镜头的关键帧。基于压缩域的方法运行速度较快，提取出的关键帧不会重叠。其他方法和提出基于镜头活动性提取关键帧的方法。首先计算内容帧和参考帧的直方图，然后计算出个活动指示量，根据活动性的曲线，选取曲线中局部最小值的帧作为关键帧。对于上述总结地多种关键帧抽取方法，国。
3、帧代表镜头，我们用有代表性的帧来代表情节称为情万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘节代表帧。由于情节般由多个镜头组成，如果要有效地表达情节，就要从组成情节的镜头中选择内容。个简单的想法是先确定情节中的关键镜头，再用这些镜头中的关键帧来代表情节。基于此思路的选取情节代表帧的般步骤如下假设当前情节由个镜头组成𝑆，𝑆𝑁。首先令类数目且每个类包含个样本𝐶𝑖𝑆𝑖。计算各类间的距离𝑑𝐶𝑖。由于已经提取了镜头的关键帧，所以可利用关键帧来近似的计算镜头之间的距离。𝑅𝑖⊂𝑆𝑖为𝑆𝑖的关键帧集合，𝑅𝑗⊂𝑆𝑗为𝑆𝑗的关键帧集合，则镜头之间的距离计算公式如下𝑆𝑖𝑓𝑙𝑓𝑘𝑅𝑖，𝑓𝑙𝑅𝑗当类内只有个样本时，类间的距离𝑑𝐶𝑖，𝐶𝑗就是对应镜头见的距离𝑑𝑆𝑖，𝑆𝑗。而当类内有多个样本。
4、键帧的方法。就视频而言，每视频序列均由连串的图像组构成，是能对视频流任意存取的基本块。由不同类型的编码帧构成，包括帧内图预测图和插补图，即双向预测图。在提取关键帧之前，首先要检测视频镜头的变换，主要是针对镜头突变和镜头渐变两种变换方式，而且绝大多数情况下，个典型的最多只可能有次镜头变换。确定图像组存在镜头变换后，再提取关键帧。视频流中的帧是由前面的帧或帧通过前向运动补偿进行编码。其中帧最能表明的运动。当镜头变换发生在帧时，由于该帧与前面的参考帧之间的图像差别很大，编码器无法较多的利用前面参考帧的宏块进行运动补偿，因此大多数的宏块将采用无运动补偿的帧内编码进行压缩。如果没有进行运动补偿的宏块数与有运动补偿的宏块数的比值出现峰值时，该帧是个关键帧。视频流中的帧是由其前后的参考帧显示顺序通过双向运动补偿来进行编码。当镜头变换发生帧时，由于该帧与。
5、万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘,万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘目录摘要目录第章绪论研究背景视频结构挖掘的研究现状视频结构挖掘的相关理论基本概念视频挖掘的概念视频结构挖掘的概念视频挖掘的主要技术路线及难点视频挖掘的主要技术路线视频挖掘的难点研究内容及结构安排研究内容结构安排第二章视频基本结构挖掘视频基本结构视频镜头分割像素比较法基于直方图的算法基于直方图的算法关键帧提取基于镜头边界的方法基于视频内容的方法基于运动特征的方法基于聚类的方法基于压缩域的方法其他方法基于情境的镜头分析万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘视频场景分割时间受限的聚类方法时间自适应分组法镜头重叠链接算法效用函数第三章视频结构语法挖掘视频结构语法视频数据预处理镜头分割特征提取视频结构模式挖掘传统关联规则挖掘视频结构关联规则挖掘视频结构语法模式分析第四章视频结构。
6、效用值，生成视频基本结构目录，并在此基础上进行视频结构语法的挖掘。本文的创新点如下提出基于情境的镜头处理。视频作为种时基媒体，具有很大的不稳定性，摄像机移动和镜头动作并没有统化的标准和规范，拍摄出的新闻素材不免有些“废镜头”。视频素材通常占很大空间，在处理时也用时较长，通过基于情境的镜头处理，分析镜头时长与关键帧之间的关系，能够有效去除这些“废镜头”，提高后续分析的效率。提出通过构造效用函数，计算各场景的效用值来生成视频基本结构目录。通过镜头分割基于情境的镜头处理关键帧提取以及场景聚类得到的各场景，通过构建效用函数，计算各个场景的效用万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘值，并通过设立合理的阈值，可以获取对于表达视频整体内容更有意义的场景来构建视频目录。在视频基本目录结构之上，利用多层次分析和多模式融合的方式来分析视频结构的语法和语义，将镜。
7、视频和音频数据等。年月，小组举办了首次以“视频挖掘”为主题的国际会议。较有影响的国际会议从年开始举办“多媒体数据挖掘和管理”国际专题研讨会，国际会议也从年开始举办“视频挖掘”国际专题研讨会。由此可见，视频挖掘在国外科研单位已经受到较为广泛的重视。视频是种视觉时基媒体，其中蕴涵着大量潜在的信息和知识，面对越来越多基于聚类的方法研究的是镜头间的关系，它是将内容上有关系的镜头结合起来，来描述视频中有种语义的事件或活动，也称为场景转换镜头聚集情节分割等。这样形成的镜头集合也有不同的名词来代表，如场景视频片段情节故事单元等。类是把同属个场景的镜头进行聚类以形成层次型的视频结构场景和电影。这种聚类不但要考虑镜头内容上的相似性，还要考虑其时间上的连续性。比如对于两个内容上很接近的镜头，即两个镜头的特征向量之间的距离很小，如果它们在时间上相距得很远，也不。
8、采集的原始视频流，我们更希望得到的是有意义的视频片段，能够真实的反映出校园内所发生的些事务的视频，而不是那些冗余的过度视频片段。视频作为种时基媒体，具有很大的不稳定性，摄像机移动和镜头动作并没万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘摘要多媒体技术的快速发展产生了大量的视频数据，人们对视频信息的使用已越来越频繁，但由于视频的长度及其非常丰富的内容使得很难对视频进行高效的浏览和查找。因此，我们希望建立个目录型的视频结构，将整个视频划分为若干层级，对些关键的信息建立索引，使用户可以像浏览书本的目录结构样浏览视频，快速选择所需要的内容。多媒体技术的发展也促使各高校逐渐加大使用视频的方式记录校园内发生的诸项事务，本文针对校园内拍摄的原始视频素材，提出种基于情境和效用的视频结构目录生成方法，经过镜头边界检测基于情境的镜头处理关键帧提取场景聚类计算各场景的。
9、语义挖掘视频结构语义镜头语义概念挖掘视频高层结构语义事件挖掘第五章实验与结论视频基本结构分析读取视频基本信息视频镜头处理视频场景处理视频基本结构目录视频语法分析本章小结第六章结束语参考文献附录攻读硕士学位期间发表的学术论文致谢万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘第章绪论研究背景随着信息技术的发展，图像视频等多媒体数据已逐渐成为信息处理领域的主要形式。近年来，基于关系数据库的数据挖掘，在理论研究和实际应用方面都取得了长足发展，有力促进了视频等非结构化的多媒体数据的挖掘研究。多媒体数据获取和采集技术的高速发展，推动了多媒体数据库的巨大增长。多媒体数据挖掘主要处理隐式信息的提取多媒体数据关系或者其他没有显式存储的模式。由于非结构化的特点，多媒体数据的管理成为数据挖掘领域重要任务之，其主要的挑战就是处理多媒体数据复杂的结构，例如图像多媒体文本信息。
10、时，类间距离为𝑑𝑚𝐶𝑝𝑆𝑗𝑖𝑀，𝑖𝑗设定阈值，若𝐶𝑝合并𝐶𝑝和𝐶𝑞类，将类数目减，并将，返回，否则转到。计算样本隶属度𝑢𝑖𝑗，即样本𝑆𝑗𝐶𝑖的程度，。若用𝑉𝑖表示𝐶𝑖的中心，则𝑢𝑖𝑗𝑑𝑆𝑗𝑉𝑘−𝑚−𝑀𝑘式中是指模糊指数，般去。设镜头𝑆𝑖的长度也即帧数为𝐿𝑖，对于每个聚类，计算加权隶属度𝑊𝑗，即有如下计算方法𝑊𝑗𝑢𝑖𝑗𝑚𝑁𝑗𝑖𝐿𝑖式中，𝑁𝑗是指属于该类的镜头个数。将𝑊𝑗从大到小排序，根据需要选择前个类别，即将情节中的所有镜头划分到定数量的类中，且选择这些类中隶属度最大的镜头作为相应情节的代表万方数据基于情境和效用的视频结构挖掘镜头，取代表镜头的关键帧作为情节的代表帧。该算法的个重要问题是如何选取帧间的距离的度量，由于所计算的。
11、能把它们归于同个场景。将镜头聚类为故事单元后，其数量明显减少，以部典型的连续剧为例，半小时的节目中约有个镜头。经过聚类后可形成约个故事单元。另类是对视频进行分类。这种聚类只考虑特征相似性，而不考虑时间连续性。根据镜头的重复程度，视频般可分为对话型动作型和其它类型类。对话型视频是指段实际的对话或者像对话样由两个或多个镜头重复交替出现的视频。动作型视频则反应故事的展开，镜头不是固定在个地点或跟随个事件，因而很少发生镜头的重复。另外根据镜头的持续的时间可以对动作型视频进步分类，例如个有很多短镜头的视频可以认为是“快动作”型的。镜头层经过聚类形成具有更高抽象层次的情节层，情节层是在语义层上对视频内容的理解。举例而言，段两人对话的视频就是个情节，但由于摄像机的焦点在两人之间来回切换，用前面的镜头的分割技术必然会把这段视频分割为多个镜头。类似于用关键。
12、内外的研究人员也提出了许多改进的或新的算法思想。在运动分析方面，摄像机运动所产生的图像变化也是提取关键帧的个重要依据，相机运动造成在图像变化分为两类类是相机焦距变化的结果，可以选择首尾两帧为关键帧类是相机角度变化的结果，那么如当前帧与上关键帧重叠小于，则将其选为关键帧。在视频聚类方面，等人把直方图与聚类结合提出了基于直方图的模糊均值聚类算法。这种方法的优点是不需预先设定阈值。而和提出了种带有聚类正确性分析的划分聚类算法，它为镜头选择最优的聚类数，最靠近聚类质心的帧选为关键帧。在压缩视频方面，国内研究人员根据视频序列中相邻画面般具有相似性和连续性理论论据，提出通过分析帧信息及其频域序列中直流分量的信息来提取关键帧的方法。基于情境的镜头分析情境是指用户对视频实体的需求度，也就是说用户希望或者可能希望得到哪些实体，这点是由用户决定的。对于校园内。
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人教版一年级英语第二课：face课件（优） 编号18060