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视频摘要技术进展与挑战:2014年综述
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更新于2024-08-05
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视频摘要技术综述,由王娟、蒋兴浩和孙锬锋在《中国图象图形学报》2014年第12期发表,探讨了这一关键领域的重要性和研究价值。视频摘要旨在提供一个简短且具有代表性的视频概述,使得用户能够在最短时间内获取视频的核心信息。它与文本摘要类似,但更具挑战性,因为视频包含丰富的视觉、音频和时间维度信息。 文章首先介绍了视频摘要的主要研究方法,包括视频内容分析和摘要生成两个步骤。内容分析涉及到深度理解视频中的对象识别、动作检测、场景理解等技术,以便提取关键信息。而摘要生成则涉及算法设计,如基于聚类、基于概率模型、深度学习等,以生成可视化或文本形式的摘要。 近五年来,视频摘要领域的研究进展显著,特别是实时视频摘要,它要求系统具备高效处理大规模视频数据的能力,以满足实时监控或直播场景的需求。多视角视频摘要则是关注不同观察角度对视频内容的理解和整合,拓宽了摘要的多样性和全面性。 文章还深入分析了视频摘要的评价系统,将其分为基于视觉质量、内容相关性和用户满意度等多个维度,强调了精确性和完善性的关键性。针对摘要中常见的语义获取难题,作者提出了两种可能的解决方案,这为解决实际应用中的挑战提供了有价值的指导。 总结来说,视频摘要技术作为视频内容理解的关键环节,尽管取得了显著成就,但仍存在提升空间,尤其是在语义表达的精确性和摘要评价系统的优化上。作者对未来的研究方向寄予厚望,认为通过不断的技术创新和深度学习的发展,视频摘要技术将朝着更智能、更个性化和更高效的水平迈进。随着人工智能和大数据技术的进步,视频摘要将在多媒体信息检索、智能监控等领域发挥更大的作用。
资源详情
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第
19
卷
/
第
12
期
/2014
年
12
月 王娟
,
蒋兴
浩
,
孙锬锋
/
视频摘要技术综述
1687
视频摘要是指利用计算机技术分析视频结构
、
理解视频
内容
,
并从原始的多媒体数据中选取具有
代表性的
、
有意义的部分
,
将它们以某种方式组合并
生成紧凑的
、
用户可读的原始视频的缩略
。
一个好
的视频摘要系统可在最少的时间使用户从原始视频
序列中获得最大的信息量
。
依据最终的呈现形式
,
视频摘要可分为静态视
频摘要和动态视频摘要
,
如图
1
所示
。
图
1
视频摘要
分类
Fig. 1 The classification of video abstraction
静态视频
摘要
,
又称为关键帧集
,
是由原始视频
中具有代表性的图像帧组成
,
以直接
、
分层或缩放的
方式进行组合
。
层次的视频摘要可以用于快速导航
和索引视频帧
,
有利于视频检索
。
而以缩放的形式
显示提取出的关键帧
,
如美国的
FX Palo Alto
实验
室提出的漫画书式的会议视频摘要
VideoManga
[5]
,
能提高用户的观赏愉悦度
,
增强摘要的可读性
。
静态视频摘要又可以分为标题
、
海报和故
事板
。
标题是对视频内容的一段简短文字描述
,
是最简单
的静态视频摘要
。
海报又称为视频代表帧
,
是从视
频中抽出的能够代表视频内容的图像帧
。
而故事板
是从视频中抽取的一段图像序列
,
按照时间顺序或
者重要程度进行组合
。
在实际应用时
,
故事板常常
结合文本信息来共同表征视频内容信息
。
静态视频摘要的生成方法多种多样
,
不同算法
在效率和结果上分别有所偏倚
。
最简单的静态视频
摘要算法莫过于以固定时间间隔对视频序列进行抽
样
。
而更进一步
,
通过对原始视频进行镜头分割
,
选
取镜头的首尾帧或中间帧作为关键帧来合成摘要
。
随后
,
更多的研究工作集中于分析伴随着视频出现
的多媒体信息流
,
如有意义的音视频和文本信息等
,
并依据相应准则选取出能代表视频语义的关键帧
集
,
这种算法虽然复杂度较大
,
但是最终得到的摘要
更加符合用户的观赏习惯
。
动态视频摘要是从原始视频中选取可表达语义
内容的视频片段拼接编辑得到
。
它本身也是一段视
频
,
但比原视频要短得多
。
动态视频摘要可分为精
彩集锦和全局缩略视频
。
精彩集锦一般由原始视频
中最精彩的部分组成
。
如
,
足球比赛中的进球集锦
。
而全局缩略视频是对整个视频内容的概括
,
它通过
对整个时间轴上的视频片段进行组合
,
使用户对视
频内容进行全局掌握
。
动态视频摘要生成的一般步骤为视频段分割
、
视频段选取和视频段的整合
。
视频段的分割主要是
将原始视频依据视觉
、
音频或者文本上的特性分割
成独立单元
。
而视频段的选取需要综合考虑音视频
数据流的同步
、
视频段的重要度和摘要时长约束等
因素
。
在电影和访谈视频中
,
音视频的同步要求较
高
,
音频信息必须和视觉内容一一对应
。
视频段的
重要度决定了优先权
,
而摘要时长约束决定了视频
段的数目
。
最后
,
视频段的整合应在保证时域顺序
的前提下
,
合理地使用各种编辑手段来最大限度地
保证摘要的连贯性
。
总体说来
,
静态视频摘要主要分析视觉内容
,
不
考虑音频信息
,
它的构建与表现都相对简单
,
往往可
灵活地组织以用于浏览和索引
。
动态视频摘要综合
考虑多媒体信息流
,
通常含有丰富的音频
、
动作甚至
文本信息
,
可更加清晰地表达原始视频的内容
,
更具
有娱乐性和观赏性
。
2
视频摘要技术框架
要想获取视频摘要
,
首先需要对原始视频的内
容进行
理解
,
在此基础上再依据一定准则提取摘要
。
图
2
给出了视频摘要生成的大致流程
。
由于视频类
型和生成摘要类型的不同
,
视频摘要技术在具体的
实施步骤上有一定的差异
。
但是总体上
,
视频摘要
生成主要步骤可以归纳为视频内容分析和摘要生成
两部分
。
2. 1
视频内容分析
视频内容分析作为视频摘要技术研究的第
1
步
,
主要是利用计算机技术对视频内
、
外部资源进行
分析处理
,
从而获取视频语义信息
。
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