健美操视频关键帧提取的先验知识方法

"基于先验的动作视频关键帧提取" 本文主要探讨了如何提高运动视频关键帧提取的效率和表达能力，特别是在健美操运动视频场景下的应用。作者庞亚俊提出了一个创新的算法，该算法结合了先验知识，如韵律特征、动作节拍连续性等，以改善传统关键帧提取方法的不足。 首先，针对运动视频关键帧提取过程中存在的运动表达能力不足的问题，该算法将视频分解为不同长度的动作片段。这一过程考虑了视频的韵律特征，即健美操动作通常具有一定的节奏和周期性，通过分析这些特征可以更准确地划分视频段。 接下来，算法利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）人体分类器来识别每一帧图像中的人体边界框。HOG是一种广泛用于行人检测和人体姿态估计的特征提取方法，它能有效捕捉图像中物体的形状和边缘信息。 在获取了人体边界框后，算法进一步将人体区域分割为16个运动块。这种分割方式有助于细化动作分析，因为不同的运动块可能对应于身体的不同部位，它们的运动模式和方向往往有所不同。 然后，通过计算光流来确定每个运动块的基本运动方向。光流是描述图像序列中像素在时间上移动的视觉信息，它可以帮助理解物体的动态行为。在这个过程中，每个运动块的光流信息被用来分析其运动趋势，从而识别出关键动作。 最后，通过比较不同运动块的基本运动方向的差异，算法能够识别出那些代表动作转换或关键动作变化的关键帧。这种方法有效地捕捉了动作的转变，确保在压缩视频的同时，保留了足够的动作信息。 实验结果显示，这个基于先验知识的运动视频关键帧提取方法在保持视频压缩率的同时，显著提高了动作的概括能力。这使得关键帧能够更准确地反映出整个动作序列的关键信息，对于运动视频的理解和分析具有重要意义。 关键词：运动视频；关键帧提取；光流图；节拍探测 中图分类号：TP399 文献标志码：A 文章编号：1673-9787(2016)06-0862-07 总结来说，该研究提供了一种新的、基于先验知识的动作视频关键帧提取方法，尤其适用于健美操等有规律运动的视频。通过结合韵律特征、动作节拍和光流分析，该算法能够更精确地提取关键帧，增强动作的表达能力，对于视频压缩和后期处理具有很高的实用价值。