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结合Tsallis熵与Jensen距离的视频关键帧抽取方法  
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【英文篇名】 Video Key Frame Extraction Method Combined with Tsallis Entropy and Jensen Distance
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 李梁凯; 徐庆; 罗小小;
【英文作者】 LI Liangkai; XU Qing; LUO Xiaoxiao; School of Computer Science and Technology; Tianjin University;
【作者单位】 天津大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2016年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 关键帧抽取; Jensen-Tsallis距离; 信息熵; 熵指数; 镜头分割;
【英文关键词】 key frame extraction; Jensen-Tsallis distance; information entropy; entropy index; shot segmentation;
【摘要】 为快速有效地表征视频内容,提出一种视频关键帧抽取方法。结合Tsallis熵和Jensen距离计算相邻视频帧间差距,将视频分割为镜头,并根据镜头内视觉内容变化的多少将其分割为子镜头,最终抽取关键帧。同时提出视频帧间的距离度量标准,用于自适应地选取最优Tsallis熵指数。实验测试结果表明,该方法简单高效,对物体运体有较好的鉴别能力。
【英文摘要】 In order to summarize the main content of a video sequence quickly and effectively,this paper proposes a new method for extracting video key frames. The proposed technique makes use of Jensen-Tsallis distance to estimate the frame-by-frame distance betw een consecutive video images,to segment a video into shot,and into subshot either with or without large change of the video content. Video key frames are selected based on the subshot. It also proposes a measure for the difference between video frames to ada...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61471261,61179067,U1333110)
【更新日期】 2016-03-15
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1概述随着视频采集设备的普遍使用,对数字视频的快速、有效理解变得至关重要。视频的分析和理解意味着大量数据的处理,在实际应用中这并不是一项简单的工作。然而,用一组精简的、具有代表性的视频帧序列,即视频关键帧,来表示原始视频的主要内容,能有效解决这个问题。由于视频关

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