結合Tsallis熵和Jensen距離的視頻關鍵幀提取方法.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的來臨，移動智能終端設備隨處可見，其視頻采集功能得到了廣泛的應用，越來越多的視頻信息出現(xiàn)在我們的生活當中，視頻種類的多樣化，視頻內(nèi)容的豐富性，均給我們帶來了不小的理解難題。是否能夠在簡短的時間內(nèi)實現(xiàn)對視頻內(nèi)容快速、有效的理解就變得至關重要，然而對視頻進行分析和理解就意味著需要對大量數(shù)據(jù)進行處理，在實際應用中這并不是一項簡單的工作。視頻關鍵幀提取則高效的解決了上述需求，通過一組精簡的、具有代表性的視頻幀序列——視頻關鍵幀，來

2、表示原始視頻的主要內(nèi)容。
　　本文首先對關鍵幀提取的相關知識做了簡單概述。在此基礎上，提出一種新的視頻關鍵幀提取方法，該方法通過Jensen-Tsallis距離獲得連續(xù)視頻幀之間的差異值，根據(jù)其中的離群值定位鏡頭邊界，從而將視頻片段分割成多個鏡頭，為了對鏡頭內(nèi)容的復雜度進行細化，我們根據(jù)視頻內(nèi)容變化的劇烈程度分割出不同類型的子鏡頭，并在每個子鏡頭中進行關鍵幀提取。除此之外，本文還從兩個角度對最優(yōu)Tsallis熵指數(shù)的選取進行了分析