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从深度学习角度看视频关键帧提取及视频检索的研究_苏筱涵.pdf

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简介：
本文探讨了利用深度学习技术进行视频关键帧提取与视频检索的方法和应用，分析其在提高检索效率和准确性方面的优势。作者通过实验验证了所提出模型的有效性，并展望未来研究方向。 随着互联网技术的快速发展，视频数据已成为网络中的重要组成部分，并在安全监控与视频网站等领域得到广泛应用。由于互联网日益普及，视频搜索变得愈加重要，因此对视频检索技术的研究也显得尤为重要。视频关键帧提取能够体现各个镜头的关键特征，通过这一过程可以有效缩短视频检索所需的时间并提高其准确性。由此可见，研究视频关键帧提取和视频检索具有重要意义。

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  • 从深度学习角度看视频关键帧提取及视频检索的研究_苏筱涵.pdf
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    本文探讨了利用深度学习技术进行视频关键帧提取与视频检索的方法和应用，分析其在提高检索效率和准确性方面的优势。作者通过实验验证了所提出模型的有效性，并展望未来研究方向。 随着互联网技术的快速发展，视频数据已成为网络中的重要组成部分，并在安全监控与视频网站等领域得到广泛应用。由于互联网日益普及，视频搜索变得愈加重要，因此对视频检索技术的研究也显得尤为重要。视频关键帧提取能够体现各个镜头的关键特征，通过这一过程可以有效缩短视频检索所需的时间并提高其准确性。由此可见，研究视频关键帧提取和视频检索具有重要意义。
     
  • 关键帧从视频中提取
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    本项目专注于通过关键帧技术自动从视频内容中提取核心画面和片段，旨在优化视频编辑流程及提升数据检索效率。 使用VS和OpenCV实现视频关键帧提取的方法是通过比较相邻帧的直方图差异来完成的。
     
  • 关键帧从视频中的提取技术
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    本研究探讨了从视频中高效准确地提取关键帧的技术方法，旨在优化视频摘要、索引和检索等应用领域的性能。 本段落首先介绍了关键帧提取技术的研究背景及其意义，并探讨了国内外该领域的研究现状。文章随后详细分析并阐述了几种流行的关键帧提取方法：基于镜头边界的方法、基于图像内容的方法、基于聚类的提取方法、基于运动分析的方法以及基于压缩视频流的方法。这些方法各自具有优缺点和一定的局限性，仅适用于特定类型的视频，并不具备广泛的适应性。 为了解决现有关键帧提取技术中的不足之处，本段落提出了一种新的方案：利用图像信息熵与边缘匹配率来选择关键帧。具体来说，在计算每张图片的信息熵后，选取局部极值对应的帧作为候选的关键帧；然后通过算子检测这些候选帧的边缘，并对相邻画面进行对比分析，如果两幅连续的画面之间存在较高的边缘匹配度，则认为当前画面是冗余的并将其排除。 这种方法的一个显著优势在于它不需要预先设定阈值，而是根据视频内容动态调整关键帧的数量。因此该方法具有很好的灵活性和适用性，在各种类型的视频测试中均表现良好，并成功地提取出了能够代表各自主要内容的关键帧序列。这为未来的视频检索及分析应用提供了坚实的基础和支持。
     
  • 关键帧提取的视频代码
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    本项目提供了一种从视频中高效准确地提取关键帧的方法和相关源代码，适用于各类视频处理场景。 这段文字描述的内容包括关键帧提取的代码以及人脸检测等相关代码，并且是使用VS（Visual Studio）和OpenCV实现的。
     
  • 基于深度学习的视频帧篡改检测
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    本研究提出了一种新颖的方法，利用深度学习技术有效识别和定位视频中的篡改区域。通过分析视频帧间的一致性和异常模式，该方法能准确检测出伪造内容，为视频安全提供有力保障。 基于深度学习的视频帧伪造识别技术使用了3DCNN实现方法。 摘要：code function 数据集：VIFFD 大小为 3.4G 生成视频的方法包括方式1-替换和方式2-复制。 data_sliding_window.py 使用滑动窗口处理数据。 （1）生成伪造帧数据集的代码，参数--forge_video_path 指定生成的数据集路径： ```python python datasetCreation.py --folder_path --fps 25 --forge_video_path forge_video_data ``` （2）差分帧计算的代码中，--data_path 参数用于保存差分帧计算结果的路径，均为.npy文件格式。 ```python python absdiffVideo.py --folder_path forge_video_data --data_path data ``` （3）制作适合3DCNN输入形状的数据集。最终生成两个npy文件：其中，`data.npy`包含图像帧数据，而 `labels.npy` 包含标签数据。
     
  • 关键帧提取_视频处理_利用Python提取关键帧
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    本项目介绍如何使用Python编程技术从视频中高效地提取关键帧，适用于视频分析、摘要制作及内容索引等领域。 利用Python对视频进行关键帧的提取。
     
  • 利用Videoreader在MATLAB中提取视频关键帧：关键帧提取
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    本篇文章介绍了如何使用Videoreader工具箱在MATLAB环境中高效地提取视频的关键帧，以进行进一步的图像处理和分析。 此代码使用 videoreader 函数通过计算直方图差异从视频中提取关键帧。
     
  • 关于深度学习在视频行为识别中的研究论文.pdf
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    本文探讨了深度学习技术在视频行为识别领域的应用与进展，分析了当前的研究成果和挑战，并提出了未来的发展方向。 本段落从视频行为识别模型的实用性和识别性能两方面综合考虑，研究并设计了一种端到端的深度学习行为识别模型，能够实现在原始视频上进行行为识别。
     
  • 视频关键帧抽取源码
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    这段代码用于从视频文件中自动抽取关键帧，适用于开发者和研究者进行进一步的技术开发或算法测试。 基于互信息量和聚类的视频关键帧提取算法在VC6.0下编译通过。