基于音频的电影摘要关键帧检测模型提升:ICAEEC-2019论文
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更新于2024-08-11
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本文档探讨了"用于电影摘要的基于音频的改进的关键帧检测模型",针对当前多媒体内容特别是视频快速增长带来的挑战。随着视频内容的爆炸性增长,传统的浏览、检索和传输变得越来越低效。电影摘要作为一种解决方案,通过生成电影精华概述,能有效帮助用户快速浏览和索引大容量视频。
研究者提出了一种新颖的方法,其核心在于利用电影的音频和视频特征进行关键帧检测。这个框架分为三个主要阶段:预处理、音频特征分析和摘要生成。在预处理阶段,系统首先对视频的音频和帧进行提取和储存,确保后续处理的稳定性和效率。
音频特征分析是关键环节,其中提出了三种音频帧分析技术:高频方法(HFM)、低频方法(LFM)和阈值频率方法(TFM)。HFM侧重于提取音频中的高频信息,可能反映了视频中的动态和重要事件;LFM关注的是低频成分,可能捕捉到更平稳或背景音的部分;而TFM则通过设定特定阈值来区分不同频率区间,实现精细的帧筛选。
摘要生成阶段,根据预处理和音频特征分析的结果,模型会自动选择并生成关键帧,这些帧通常包含视频的重要情节和视觉元素。后处理阶段进一步优化这些关键帧,以提高摘要的质量和一致性。
实验结果显示,HFM在定性和定量评估中表现出色,相较于LFM和TFM,它在大多数情况下都能更好地捕捉到电影中的关键信息。这表明HFM在音频特征提取上可能具有更高的敏感度和准确性,有助于生成更为精准的电影摘要。
这项研究不仅解决了一个实际问题,也为电影摘要领域提供了新的思路和技术手段,特别是在音频驱动的关键帧检测方面。随着未来对视频内容需求的增长,这种基于音频的电影摘要模型可能会得到广泛应用,并推动相关领域的技术创新。
2010-07-31 上传
2019-08-15 上传
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