运动目标特征驱动的关键帧提取算法优化

本文主要探讨了一种基于运动目标特征的关键帧提取算法，针对运动类视频中存在的特征提取困难以及关键帧结果可能包含大量漏检帧的问题。运动目标特征对于视频内容的理解至关重要，但传统的关键帧提取方法往往容易忽视或被背景信息所淹没，尤其是在运动目标较小且背景占据主导的情况下。 该算法的核心在于区分和强化运动目标特征，同时减少背景特征的影响。首先，通过计算视频帧的熵值来判断颜色变化是否明显，颜色变化显著的帧被作为部分关键帧。这种方式有助于识别那些运动物体引起的色彩变化，即使在背景稳定的帧中，也能捕获到关键信息。 对于颜色未发生突变的帧，算法利用尺度不变特征变换（SIFT）技术来提取帧内的运动物体特征点。SIFT是一种强大的计算机视觉工具，它在不同尺度和旋转下都能稳定地定位和描述特征，这对于运动目标的追踪和关键帧选择非常有效。 最后，算法综合考虑帧熵值和运动物体SIFT点的分布情况，对视频进行关键帧的提取。这意味着算法不仅关注颜色变化，还依据运动目标的特征强度来决定关键帧，从而提高关键帧的准确性和完整性。 实验结果显示，这种方法显著降低了漏检率，确保了关键帧能够准确地反映原始视频的内容。这对于视频压缩、分析、检索等应用场景具有重要意义，比如视频监控、体育赛事分析或者在线教育中的关键事件抓取。 此外，论文还提及了研究的背景，包括国家自然科学基金和西安交通大学科研业务基金的支持，以及三位作者的专业背景和研究方向。田丽华、张咪和李晨分别是高级工程师、硕士研究生和讲师，他们的研究领域涵盖了多媒体技术，尤其是关键帧提取这一关键技术。 本研究提出了一种创新的关键帧提取算法，通过结合运动目标特征和SIFT技术，有效提高了关键帧的质量，为处理运动视频提供了更为精确和高效的方法。