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毋立芳 (毋立芳.) (学者:毋立芳) | 赵宽 (赵宽.) | 简萌 (简萌.) | 王向东 (王向东.)

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摘要:

关键帧检测是有效的视频内容分析的关键环节。常用的基于手工特征的方法运行效率高但很难有效表征关键帧特征,因而性能不好。基于深度特征的方法因为网络结构复杂,导致效率不高。在体育比赛类视频中,关键帧常为比赛转播中镜头变化的最后一帧。但广播视频中除了包含比赛视频还包括很多其他类型的镜头如中场休息、渐变镜头等。因此检测最后一帧包含很多比赛无关内容。针对这一问题,本文提出了一种手工特征与深度特征相结合的视频关键帧检测方法。首先基于颜色直方图特征进行镜头边界检测获取最后一帧。进一步基于直方图相似性提出一种类似聚类的方法得到候选关键帧。最后,基于深度神经网络对候选关键帧进行分类,得到真正的关键帧。在冰壶比赛视...

关键词:

关键帧检测 深度特征 镜头分割 神经网络 手工特征

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部
  • [ 2 ] 国家体育总局体育科学研究所

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来源 :

信号处理

年份: 2019

期: 11

卷: 35

页码: 1871-1879

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