關鍵幀提取 基於運動資訊 續1

2021-09-08 03:37:19 字數 1056 閱讀 1812

參考文獻 traffic video segmentation and key frame extraction using  improved global k-means clustering  isise  2010

運動資訊特徵:當前幀影象與背景影象的dissimilarity.

根據dissimilarity的大小衡量當前幀的運動資訊量.

分段策略:利用滑動視窗統計當前幀的運動趨勢,根據運動趨勢的改變,來進行分段.滑動視窗大小為2l.

fti和fti-1異號時,則該點可作為分段候選點.即相連兩幀的運動趨勢不同時,作為分段候選點.

進一步確定分段點:利用前景目標進入和退出影象判斷,從而候選點中選取最終分段點.

1).劃定檢測線,檢測線內的區域屬於檢測區.

2).統計檢測區內的進出運動資訊量.

3).根據進出運動資訊量,判斷前景目標進出的狀態.

4).選擇具有進出狀態的候選分段點作為最終的候選點.

senter和***it表示對應的進出狀態.

關鍵幀選取策略:聚類的方法,improved global k-means clustering

選取每個分段中,存在候選分段點的個數作為聚類的k值.具體方法參考原文.

分段聚合:若存在過度分段現象,則需要進行分段取合.

當分段中存存的幀數小於tn = 50,則需要對當前分段與相連的分段進行聚合.

與相似度大的一段合併,直到不存在過度分段的現象.

1).滑動窗處的使用,分段點的選擇策略.

2).虛擬檢測線的設定,判斷前景目標運動狀態的方法

(文中提到的方法,不一定靠譜,但提供了判斷前景目標運動狀態的思路)

3).解決過度分段的思想.

關鍵幀提取 基於運動資訊 續2

參考文獻 summarisation of surveillance videos by key frame selection icdsc 2011 該文的思路與前面二篇思路大致相同,該文沒有分段處理這一步,而直接在運動信特徵的基礎按一定的選取策略,選取關鍵幀 提取運動資訊特徵 ehd edge ...

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