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摘要：本发明公开了一种基于视频显著性排序的视频重定向方法及系统，首先获取至少包含每个实例边界框，掩码结果和显著性排名的视频显著物体排序数据集；构建基于MaskR‑CNN和图神经网络的显著物体排序模型，通过MaskR‑CNN区分图像中的显著物体和非显著物体，通过注意力机制和位置保护注意力PPA提取实例特征后，将特征输入图神经网络中，比较每个实例的显著性值并进行排序；计算显著性中心为裁剪中心，根据目标长宽比得到裁剪框的尺寸,最后利用LOESS方法平滑裁剪中心的时间序列，根据平滑后的裁剪中心和裁剪框的尺寸对视频帧进行裁剪得到重定向后的视频。本发明方法能够最大程度上保留显著性区域并保证场景的连续性。
主权项：1.基于视频显著性排序的视频重定向方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，获取数据集：获取视频显著物体排序数据集，所述数据集中至少包含每个实例的边界框，掩码结果和显著性排名；S2，构建显著物体排序模型：所述模型基于MaskR-CNN和图神经网络构建，通过MaskR-CNN区分图像中的显著物体和非显著物体，通过注意力机制和位置保护注意力PPA提取实例的特征后，再将特征输入到图神经网络中，比较每个实例的显著性值并进行排序，得到每个实例的显著性程度；S3，计算显著性中心：根据每个实例的显著性程度为其分配权重，根据权重以及实例位置加权得到裁剪中心；S4，确定剪裁框：根据目标长宽比得到裁剪框的尺寸,具体为：让长边占满原始图像并缩放短边至目标比例；S5，平滑处理：利用LOESS方法平滑裁剪中心的时间序列，根据平滑后的裁剪中心和裁剪框的尺寸对视频帧进行裁剪得到重定向后的视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于视频显著性排序的视频重定向方法及系统
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