自适应K均值聚类法提升视频关键帧提取效率

"本篇论文标题为《基于自适应K均值聚类的关键帧提取》，作者李秀环来自湖南大学计算机与通信学院，针对视频数据大量增长背景下，视频数据库管理系统对有效索引技术的需求，特别是关键帧提取在视频分析和基于内容的视频检索中的核心作用，提出了创新的自适应K均值聚类关键帧提取算法。 论文首先指出，视频关键帧能够反映一个视频的主要内容，通过减少视频索引的数据量，提高检索效率。传统的关键帧提取方法，如基于镜头边界的策略，通常选择每个镜头的首尾帧作为关键帧，因为后续帧被视为第一帧的逻辑和时间延伸。然而，这种方法并不适用于镜头内部变化大的情况，第一帧可能无法全面代表镜头内容。 为了克服这一问题，论文提出了一种自适应策略。首先，通过对镜头内物体运动的识别，将包含明显运动的镜头标记出来，然后利用K-means聚类算法对这些镜头内的帧进行处理，提取最具代表性的关键帧。而对于运动较小或相对稳定的镜头，采用基于镜头边界的简单方法提取关键帧。这种混合策略旨在兼顾不同场景下的效率和准确性。 K-means算法在此处发挥了重要作用，通过将图像数据聚类，可以高效地筛选出关键帧，显著减少计算量，从而支持快速和精确的视频检索。此外，文章强调了关键帧在内容分析、检索和查询中的关键地位，是基于内容视频检索技术的基础。 这篇论文关注的是如何通过自适应聚类方法优化关键帧提取，以适应不同类型镜头的特点，提升视频处理的效率和内容检索的质量，这对于现代视频管理系统的优化具有重要意义。"