基于SVD和稀疏子空间聚类的视频摘要

摘要：

为方便视频的浏览和存储,以概括视频内容为目的的视频摘要技术变得十分重要.针对目前在视频摘要问题中,根据先验知识事先确定和阈值调整2种关键帧数目的确定方法的灵活性及直观性不足这一问题,提出一种基于SVD和稀疏子空间聚类的视频摘要算法.该算法利用SVD对视频在时间维度上进行维数缩减,以累计贡献率为度量标准确定视频在时间维度上的主成分分量个数,将主成分分量个数作为关键帧数目;然后利用稀疏子空间聚类算法对视频帧进行聚类;最后在每一类中选取与其他视频帧相关性最大的帧作为关键帧,生成视频摘要.实验结果表明,文中算法生成的视频摘要内容覆盖率高,可以根据视频长度和类型灵活直观的确定关键帧数目,并且对于不同类型和长度的视频给出了累计贡献率的取值范围,可以为用户提取合适长度的视频摘要提供有效依据.

关键词：视频摘要、奇异值分解、时间维度缩减、稀疏子空间聚类

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61070233

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：485-492