基于音频的电影摘要关键帧检测模型提升：ICAEEC-2019论文

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。