基于融合特征的视频关键帧抽取方法

简介：
本研究提出了一种创新性的视频关键帧抽取技术，通过融合多种视觉特征来提升关键帧的选择精度和代表性。该方法能够有效捕捉视频内容的核心信息，适用于大规模视频索引与检索系统。 当前对视频的分析通常基于视频帧进行，但由于这些帧包含大量冗余数据，关键帧的提取变得至关重要。现有的传统手工提取方法常常存在漏掉某些重要帧或引入不必要的冗余帧的问题。随着深度学习技术的发展，相较于传统的手动特征提取方式，深度卷积网络能够显著提高图像中有效特征的识别能力。因此，在本段落的研究中我们提出了一种结合使用深度卷积神经网络进行视频帧深层特性分析与传统手工方法相结合的方式来优化关键帧的选择过程。 具体来说，我们的研究首先利用卷积神经网络对每一帧视频中的深层次信息进行了全面提取；接着采用传统的手法来获取视频内容的相关特征。最后通过综合考虑这两类不同的数据来源（即深度和内容），我们成功地构建了一个更高效的关键帧选择机制。 实验结果显示，这种方法相较于以往的方案具有显著的优势，并且在关键帧的选择精度上也有明显提升。