内容驱动的视频检索技术：镜头分割与关键帧提取

" 本文详细探讨了基于内容的视频检索技术，主要关注视频镜头分割、关键帧提取和镜头聚类等核心环节。作者刘洋在导师毛建旭指导下，研究了互信息量在这些关键技术中的应用，以提高视频检索的效率和准确性。 正文: 随着科技的飞速进步，数字视频已经成为信息传播的重要形式。然而，海量视频数据的增长对检索和浏览效率提出了更高要求。传统的基于文本的检索方法因依赖人工标注，效率低下且易受主观因素影响，已无法满足实际需求。基于内容的视频检索技术应运而生，它通过计算机自动处理、分析视频内容来进行检索，具有更高的准确性和实用性。 本文首先概述了视频检索的理论基础和当前研究进展，随后深入探讨了几个关键技术。视频镜头分割是视频处理的首要任务，作者提出了基于互信息量的镜头分割算法。通过双滑动窗口检测相邻帧间的互信息量，找到镜头切变的边界，同时通过图像分块处理，提高了对运动和闪光干扰的抗性。此外，还研究了一种用于检测镜头渐变的算法，利用非相邻帧间互信息量差值来识别渐变镜头边界。这些方法在实验中显示了高查全率和准确率，能有效分割视频镜头。 关键帧提取在视频检索中至关重要，文章引入互信息量，提出了一种新的关键帧提取算法。算法通过比较镜头内帧间互信息量的标准差来判断连续帧的相似性，并选取相似度较高的帧作为关键帧，实验结果显示这种方法能准确反映镜头内容，提升检索效率。 此外，镜头聚类也是视频检索的关键环节，虽然文中未详细阐述具体的聚类方法，但可以推测作者可能结合了互信息量与其他特征，对分割后的镜头进行有效的分类，以帮助用户更快速地定位和理解视频内容。 该研究为基于内容的视频检索提供了创新思路和技术支持，尤其是在镜头分割和关键帧提取方面，通过互信息量的应用，显著提升了检索的准确性和效率，为多媒体信息检索领域的研究提供了有价值的参考。"