采用自适应聚类的教学视频关键帧研究

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1、采用自适应聚类的教学视频关键帧研究摘要：视频镜头分割和关键帧提取是当前数字视频系统发展的关键步骤。在AP聚类算法之上做了两点改进：一是在初始相关系数矩阵中增加权重，提高聚类精度;二是自适应调整阻尼系数，提高收敛速度。先利用颜色信息加权和相邻帧间差方法把视频分割成镜头,再利用改进的AP聚类算法对镜头提取关键帧。实验结果表明，所提出的方法有效地解决了关键帧提取方法中耗时高和视觉信息低效的问题。关键词：数字视频；镜头分割；关键帧提取；AP聚类中图分类号:TP391.41文献标志码：A文章编号:1006-8228(2016)12-90-05Abstract：Videosh

2、otsegmentationandkeyframeextractionisthecriticalstepinthecurrentdigitalvideosystemdevelopment.Inthispaper,theAP(affinitypropagation)clusteringalgorithmisimprovedinthetwopoints：first，theweightisincreasedintheinitialcorrelationcoefficientmatrixtoimprovetheclusteringaccuracy；second，theda

3、mpingcoefficientisadjustedadaptivelytoimprovetheconvergeneerate.Usetheweightedcolorinformationandadjacentframediffereneemethodtodividethevideointoshots,andthenusetheimprovedAPclusteringalgorithmtoextractthekeyframesfromtheshots・Theexperimentalresultsshowthatthemethodproposedcaneffecti

4、velysolvetheproblemsofhightimeconsumingandlowefficiencyofcapturingvisualinformationinthekeyframeextractionmethods・Keywords：digitalvideo；shotsegmentation；keyframeextraction；affinitypropagationclustering0引言随着视频采集、存储与分布技术上的进步，教学视频在学生日常生活中的访问次数呈现指数级增长。如何帮助学生有效地浏览及检索其感兴趣的视频，将具有重要的理论意义和实用价值

5、。作为基于内容的视频检索［1-2］基础，如何把视频数据组织成为更加紧凑的关键帧则是本文要探讨的问题。多年来，各种聚类算法被应用于关键帧提取。通常来说，当聚类完成后，在每个类别中选择一幅图像作为关键帧。这种聚类算法的性能在很大程度上依赖于用户输入值的大小或设置阈值参数值高低（例如，簇的数目）。此外，用于测量帧之间的相似度的标准也显著地影响了关键帧设置。并且，许多现有的视频检索方法在预处理阶段使用均匀采样方法会导致一些信息帧的排斥。本文描述了一种新型的有效利用改进的AP聚类提取视频关键帧的方法。该方法按照图像帧颜色信息分布不均匀特征对AP聚类的输入矩阵（也称为相似度矩

6、阵）增加权重且自适应调整阻尼系数，避免了提取关键帧的不可靠和用户手动设置阻尼系数的随机性的影响，提咼了关键帧的准确性和有效性。1镜头分割视频根据其自身的结构特征，被划分为场景、镜头和视频帧三个层次，镜头边缘检测（也称为镜头分割）是视频检索和视频摘要的第一步，主要是将视频进行有效地分割⑶。其基本流程如图1所示。先把视频转化为m个帧，然后将m个帧分为B(3X3)个区域，接着计算每一个区域的灰度直方图，最后通过对B个区域中进行加权得到最后的相似度。根据m个帧之间的相似度和高低阈值系数可以对镜头进行突变检测和渐变检测。1.1相邻帧帧差值计算YUV颜色空间是一种颜色编码方法

7、，该方法经常被用于电视系统，其特点是可以隔离亮度信号Y和色度信号U、V[4]o它可以不通过解压缩而直接通过压缩视频获取。其中信号丫表示明亮度，信号U和V表示色度，即描述影像色彩及饱和度并指定像素的颜色⑸。YUV颜色空间可以通过RGB空间转换得到，具体情况如公式⑴。(1)在对帧进行直方图统计时，会丢失位于帧中像素点的位置信息，导致反映视频的空间信息困难，所以本文采用分块直方图作为解决方案⑸。事实上，一个帧中不同部位的颜色提供的信息量各不相同，一般帧的信息主要集中在帧的正中央，而边缘部分作为背景,由此，本文对帧进行简单的分块处理，对帧中的每一块赋予不同的权重⑹。分块方

8、法有等距离