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摘要:
在传统视频关键帧提取过程中,需要对每一帧视频图像进行特征提取、图像匹配、重复检测等大量计算,导致算法运行时间过长.对此,该文提出了CUDA框架下的关键帧互信息熵多级提取算法.在CPU调度及GPU划分线程基础上,依据帧间三通道互信息熵,将视频序列初次划分为静态片段类和动态片段类;运用相邻帧间互信息量极小值法,将动态片段划分成多个关键子类,在关键子类中选取预备关键帧;并运用SUSAN算子分块计算,快速完成帧间的边缘匹配,从预备关键帧中滤除冗余,得到最终的关键帧序列.实验结果表明,与其他算法相比,该算法的查全率和查准率均为91%以上,提取关键帧的数量平均减少约42.82%,降低了视频数据量的存储,与其他CPU串行方法相比,其关键帧提取时间减少约50%,提高了算法运算效率.
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文献信息
篇名 CUDA框架下的视频关键帧互信息熵多级提取算法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 CUDA 关键帧提取 互信息熵 SUSAN算子 视频分割
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 726-732
页数 7页 分类号 TP39
字数 6840字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝晓丽 太原理工大学信息与计算机学院 20 78 6.0 8.0
2 高永 太原理工大学信息与计算机学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
CUDA
关键帧提取
互信息熵
SUSAN算子
视频分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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