基于带权重的原型分析技术的多视频摘要方法技术
【技术实现步骤摘要】
基于带权重的原型分析技术的多视频摘要方法
本专利技术涉及视频处理
，具体讲,涉及基于带权重的原型分析技术的多视频摘要方法。
技术介绍
随着信息技术的快速发展，视频数据大量涌现，成为人们获取信息的重要途径之一。然而，由于视频数量的剧增，大量视频数据中出现冗余和重复的信息，这使用户快速获取所需信息变得困难。因此，在这种情况下，迫切需要一种能对同一主题下的海量视频数据进行整合、分析的技术，来满足人们想要快捷、准确地浏览视频主要信息的需求，提高人们获取信息的能力。多视频摘要技术作为解决上述问题的有效途径之一，在过去的几十年里引起了越来越多的研究人员的关注。多视频摘要技术是一种基于内容的视频数据压缩技术，旨在将同一事件下的相关主题的多个视频进行分析、整合，提取出多个视频中的主要内容，并将提取的内容按照某种逻辑关系呈现给用户。目前对于多视频摘要主要从三个方面进行分析：1)覆盖率；2)新颖性；3)重要性。覆盖率指的是所提取的视频内容能够覆盖同一主题下多个视频的主要内容。冗余性指的是去除多视频摘要中的重复的、冗余的信息。重要性指的则是根据某些先验信息提取视频集中重要的关键镜...
【技术保护点】
一种基于带权重的原型分析技术的多视频摘要方法，其特征是，首先利用带权重的图模型建模视频帧之间的关系，从而获取带权重的原型分析所需的权重矩阵；然后利用带权重的原型分析获取关键帧，生成给定长度的视频摘要。
【技术特征摘要】
1.一种基于带权重的原型分析技术的多视频摘要方法，其特征是，首先利用带权重的图模型建模视频帧之间的关系，从而获取带权重的原型分析所需的权重矩阵；然后利用带权重的原型分析获取关键帧，生成给定长度的视频摘要。2.如权利要求1所述的基于带权重的原型分析技术的多视频摘要方法，其特征是，获取带权重的原型分析所需的权重矩阵具体步骤：构建一个带权重的简单图，给定同一事件下的l个视频，进行预处理后得到n帧候选关键帧，表示为特征向量X＝{f1,f2,f3,...,fn},fi∈Rm，fi表示第i个候选关键帧的m维特征向量，将候选关键帧作为顶点构建视觉相似性图G＝(X,E,W)，其中X表示顶点，E表示视频帧之间的连接边,W表示边的视觉连接权重，为了计算W，首先计算视频帧之间的余弦相似性A(fi,fj)，其计算公式如方程(1)：这里sim(i,j)表示第i帧和第j张网络图像之间的余弦相似性；构建一个带权重的图模型，将利用视频之间的相似性为跨视频的视频帧之间的连接边额外添加一个权重，为了呈现这种关系，设计权重矩阵Wv，其具体计算方式如方程(2)：这里v(f)表示包含帧f的视频，sim(v(fi),v(fj))表示包含帧fi的视频与包含帧fj的视频之间的相似性，这里的相似性是指根据视频的文本信息获得的余弦相似性，上述所给的表达式仅仅为跨视频的帧之间的连接边增加权重，而视频内之间帧的连接边权重保持不变；计算视频帧与所有网络...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。