基于压缩感知和熵计算的关键帧提取算法
针对关键帧提取问题,提出了一种基于压缩感知理论和熵计算的关键帧提取算法,首先通过构造符合有限等距性质要求的稀疏随机投影矩阵,将高维多尺度帧图像特征变换为低维多尺度帧图像特征,并形成视频镜头低维多尺度特征列向量组;然后通过随机权值向量与低维多尺度特征向量的阿达玛乘积运算生成各帧图像的匹配特征,并根据匹配特征的相似性度量完成镜头内部的子镜头分割;最后通过交叉熵计算在每个子镜头中得到可能的关键帧,并由图像熵计算确定最终的关键帧.实验表明,与传统方法相比,本文算法提取的关键帧能够更精确、更稳定描述视频镜头内容.
关键帧、压缩感知、子镜头、熵计算
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室开放基金
2014-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
1977-1982