文献类型：期刊文章

作　　者：黄清[1] 丰洪才[2] 刘立[1] 陈凌云[1]

Huang Qing;Feng Hongcai;Liu Li;Chen Lingyun(School of Mathematics and Computer Sciences,Wuhan Polytechnic University,Wuhan 430048,Hubei,China;Network and Information Center,Wuhan Polytechnic University,Wuhan 430023,Hubei,China)

机构地区：[1]武汉轻工大学数学与计算机学院,湖北武汉430048 [2]武汉轻工大学网络与信息中心,湖北武汉430023

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：湖北省教育厅重点科研计划项目(D20101703)。

年　　份：2025

卷　　号：42

期　　号：4

起止页码：114-121

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：针对基于内容的视频检索中关键帧提取效率不高,导致选取的关键帧代表性不够,造成整个视频检索系统性能不足的问题,提出一种基于多特征融合相似度的关键帧提取算法。该算法使用颜色直方图与全卷积神经网络结合的方法对视频进行镜头检测,将视频分割成内容相关性更高的镜头,使用多特征融合求相似度的方法在镜头中提取关键帧,使用深度特征求相似度的方法去除冗余的关键帧,得到更精确的结果。实验数据表明,该算法提取的关键帧对视频有较强的概括性,可应用于视频检索与摘要,整体查全率与查准率分别能达到85.61%和83.21%,与其他算法比较,该算法提取的关键帧冗余度相对较小。

关 键 词：关键帧提取 特征向量 镜头检测 特征提取  深度网络 三重损失学习  

分 类 号：TP37]