基于融合特征的视频关键帧提取方法

• 作者: 张云华 张晓宇
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 关键帧提取 HSV HOG 3D卷积神经网络 特征向量 深度特征
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 176-181
• 页数: 6页
• 字数: 4179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007163

摘要

当前对视频的分析通常是基于视频帧,但视频帧通常存在大量冗余,所以关键帧的提取至关重要.现有的传统手工提取方法通常存在漏帧,冗余帧等现象.随着深度学习的发展,相对传统手工提取方法,深度卷积网络可以大大提高对图像特征的提取能力.因此本文提出使用深度卷积网络提取视频帧深度特征与传统方法提取手工特征相结合的方法提取关键帧.首先使用卷积神经网络对视频帧进行深度特征提取,然后基于传统手工方法提取内容特征,最后融合内容特征和深度特征提取关键帧.由实验结果可得本文方法相对以往关键帧提取方法有更好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云华	浙江理工大学信息学院	76	342	11.0	16.0
2	张晓宇	浙江理工大学信息学院	1	2	1.0	1.0