[发明专利]一种视频关键帧提取方法及系统

说明书

本发明公开了一种视频关键帧提取方法及系统，方法包括：读取视频数据，其中，所述视频数据是由若干个图片帧组成的；根据比较算法，从所述视频数据中提取候选关键帧，组成候选关键帧集合；将所述候选关键帧集合中的候选关键帧进行分类，得到至少两个聚类集合；从至少两个所述聚类集合中提取关键帧。通过上述方式，本发明能够不仅具有全局性，而且计算速度更快，满足实际应用需求。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种视频关键帧提取方法及系统。

背景技术

视频是指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、纪录、处理、储存、传送与重现的技术。视频数据是由多个图片帧组成，多个图片帧按预设顺序和预设的速度进行播放形成视频。

随着互联网的发展，视频数据出现了爆炸式增长，如何从海量视频数据中快速找到感兴趣的内容成为挑战。如图1所示，在组成视频的图片帧中通常包括关键帧，该关键帧是用于描述一个镜头的图像帧，通常一个或几个关键帧可以代表一个镜头的主要内容。通过关键帧进行检索，可以极大的减小检索数据量。

目前，关键帧提取算法，大致可以分为六类。第一类，通过顺序比较法提取关键帧，这一类方法存在着简单直观、低计算复杂度等优点，但也存在着不能体现全局特征、关键帧分布不均匀、不精确等问题。第二类，通过全局比较法提取关键帧，这一算法往往要预先定义一个客观方法，比如均衡时间变动方法、最大覆盖率方法、最小相关性方法、最小重建错误方法等，并通过满足这些方法全局的考虑来提取关键帧；显然，与第一类方法相比第二类方法更能体现镜头的全局特性，同时，这一类方法存在着关键帧个数可控、关键帧更简洁、计算更复杂等特点。第三类，通过与创建参考帧比较来提取关键帧，常见的参考帧有镜头各帧颜色灰度等均值等。第四类，将各帧类聚提取关键帧，常见的有通过色彩分类、高斯混合模型等。第五类，将多个帧以曲线的方式表示，从中提取最能代表曲线的点。第六类，考虑特定对象或事件来提取关键帧。例如，关键帧将包含特定的人像、形状等。

综上所述，现有技术中不同的关键帧提取算法均针对不同的应用场景，且在应用中存在着各种各样的缺陷，无法满足实际应用需求。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种视频关键帧提取方法及系统，能够不仅具有全局性，而且计算速度更快，满足实际应用需求。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种视频关键帧提取方法，包括：读取视频数据，其中，所述视频数据是由若干个图片帧组成的；根据比较算法，从所述视频数据中提取候选关键帧，组成候选关键帧集合；将所述候选关键帧集合中的候选关键帧进行分类，得到至少两个聚类集合；从至少两个所述聚类集合中提取关键帧。

其中，所述根据比较算法从所述视频数据中提取候选关键帧，组成候选关键帧集合的步骤，包括：从所述视频数据提取一图片帧，将此图片帧加入候选关键帧集合中并作为所述候选关键帧集合的参考关键帧；从所述视频数据中剩余的图片帧中提取一图片帧作为比较帧；判断提取的所述比较帧是否为所述视频数据的结尾帧；若所述比较帧不是所述视频数据的结尾帧，则根据所述比较帧与所述参考关键帧的相似度来判断所述比较帧是否为候选关键帧，并将确认为候选关键帧的所述比较帧加入所述候选关键帧集合中，且作为所述候选关键帧集合新的参考关键帧；以及，返回所述从所述视频数据剩余的图片帧中提取一图片帧作为比较帧的步骤，直至确认提取的所述比较帧为所述视频数据的结尾帧。

其中，所述根据所述比较帧与所述参考关键帧的相似度来判断所述比较帧是否为候选关键帧，包括：计算所述比较帧与所述参考关键帧的相似度；判断所述相似度是否小于设定的第一阈值；若所述相似度小于所述第一阈值，则将所述比较帧确认为候选关键帧。