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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及一种基于双流信息与稀疏表示的视频关键帧提取方法，包括：拆分待提取的视频文件，获得图像帧，基于图像帧，分别构建视频空间流矩阵与视频时间流矩阵；通过视频空间流矩阵与视频时间流矩阵，得到双流信息矩阵，对双流信息矩阵进行特征提取，得到双流特征矩阵；将双流特征矩阵输入到稀疏表示模型中，计算稀疏系数矩阵，基于稀疏系数矩阵，获取关键帧索引；通过关键帧索引提取所述待提取视频文件中的关键帧。本发明可以高效提取一个视频中较少的关键帧，使提取的关键帧数量减少，降低关键帧提取的压缩率，同时提高关键帧提取算法的计算速度。
主权项：1.一种基于双流信息与稀疏表示的视频关键帧提取方法，其特征在于，包括：拆分待提取的视频文件，获得图像帧，基于所述图像帧，分别构建视频空间流矩阵与视频时间流矩阵；构建所述视频空间流矩阵，包括：提取所述图像帧中的像素点，将所述像素点按照依次排列，得到不同所述图像帧的空间流特征向量，将所有所述图像帧的空间流特征向量进行组合，构成所述视频空间流矩阵；构建所述视频时间流矩阵，包括：提取所述图像帧中的像素点，根据所述像素点在不同所述图像帧间的移动，通过Farneback方法获取不同图像帧的光流，将所述不同图像帧的光流依次排列组合，得到不同所述图像帧的时间流特征向量，将所有图像帧的时间流特征向量进行组合，构成所述视频时间流矩阵；通过所述视频空间流矩阵与所述视频时间流矩阵，获取双流信息矩阵，对所述双流信息矩阵进行特征提取，获得双流特征矩阵；获取所述双流信息矩阵，包括：将所述视频空间流矩阵与所述视频时间流矩阵按列拼接，得到所述双流信息矩阵；将所述双流特征矩阵输入到稀疏表示模型中，计算稀疏系数矩阵，基于所述稀疏系数矩阵，获取关键帧索引；所述稀疏表示模型为： 其中，为稀疏表示模型函数，为双流特征矩阵，为稀疏系数矩阵，为稀疏矩阵的约束参数,表示范数运算函数，F表示Frobenius范数，为约束条件；通过所述关键帧索引提取所述待提取视频文件中的关键帧。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于双流信息与稀疏表示的视频关键帧提取方法
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